链路预测算法在药物推荐中的应用研究∗

王秋杰; 尹心明

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cqvip:由于组织与组织之间,个人与个人之间的社会关系在社会生活中不断变化,因此在不同领域之间形成了动态的社会网络结构。在理解网络这种动态的性质以及确定未来的关系方面,链路预测是一个重要且有效的解决方法。它运用网络当前状态的结构特征去预测将来网络节点之间可能存在的关联。论文基于药物推荐的应用特征,提出一种面向疾病-药物网络的链路预测方法。当前大多数链路预测的研究都是基于单一模式的网络结构。区别与单一模式网络,论文提出基于二分网络(如疾病-药物网络)的链路预测算法。同时为了验证提出算法的预测效果,论文选择四个经典的链路预测算法进行对比。实验结果显示,论文提出的方法比其他的基于链路预测的类似方法成功率更高。

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来源
《计算机与数字工程》 |2019年第9期|2252-2256|共5页
作者
王秋杰; 尹心明;
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作者单位

广东工业大学计算机学院广州 510006;

公安部第三研究所信息安全技术部上海 201204;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
社会网络分析; 链路预测; 推荐系统;

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