摘要
链接预测是图数据挖掘领域中的一个重要研究方向,其目的是预测图中节点之间未来可能存在的连接关系。
近年来,图数据的规模呈爆炸式增长,高维稀疏的特性给链接预测带来了巨大挑战。
图数据降维技术能够有效降低图数据的维度,保留其关键结构信息,从而提高链接预测算法的效率和精度。
本文首先介绍了图数据降维和链接预测的基本概念,然后分别综述了图数据降维方法和链接预测算法的研究现状,并重点阐述了基于图数据降维的链接预测算法,包括其设计思路、主要方法和优缺点。
最后,对该领域未来的研究方向进行了展望,例如面向动态图的链接预测、融合多源信息的链接预测以及基于深度学习的链接预测等。
关键词:图数据;链接预测;降维;图嵌入;机器学习
近年来,随着互联网、社交网络、生物信息网络等领域的快速发展,图数据在现实世界中得到了广泛应用。
图数据通常以节点和边来表示实体之间的关系,例如社交网络中的用户和好友关系、电商平台上的商品和购买关系等。
链接预测作为图数据挖掘领域的一个重要研究方向,旨在通过分析已知的图结构信息,预测图中节点之间未来可能存在的连接关系,具有重要的理论意义和应用价值。
例如,在社交网络中,链接预测可以用于推荐潜在好友、发现社群结构;在电商平台上,链接预测可以用于推荐商品、预测用户购买行为;在生物信息网络中,链接预测可以用于预测蛋白质相互作用、发现潜在药物靶点。
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