一种基于图嵌入法的链路预测方法

摘要

本发明提供一种基于图嵌入法的链路预测方法。本发明基于图嵌入法的思想，在静态网络中通过随机游走的方式获取节点序列，训练模型获得节点表示向量，并结合重启随机游走(RWR)的原理，提出了一种基于图嵌入法的链路预测方法(GERWR)，在多数公开数据集上较传统指标有明显的性能提升。本发明方法比经典的随机游走算法有了约5％的性能提升，相比其他经典指标也有较大的精确度提升，可以作为一种基准指标应用于链路预测，并为中药网络等真实网络环境预测链路，发掘潜在数据联系，为众多领域提供基于复杂网络的理论支持。