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LinkPrediction-diNetwork-m.zip

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简介:
基于二分网络模型框架构建ml-1m文件夹中用户的评分行为模型。通过将用户特征与电影属性及其评分数值分别映射到网络中的节点和边上,赋予其相应的权重参数。结合拓扑关系分析构建一套适用于该场景的节点间相似性评估标准。利用构建的相似性指标,在二分图框架内实施潜在连接关系预测算法。通过系统化的数据分割评估方法检验模型性能。绘制ROC曲线作为模型评估的关键指标,量化其分类能力。

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  • 基于SVM的回归预测Matlab代码-LinkPrediction: 代码M.Zhang, Y. Chen, Weisfeiler-Lehman...
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    该文基于SVM的回归预测方法应用于链接预测问题,并提供在MATLAB环境下的具体实现代码,引用文献为M.Zhang等人的Weisfeiler-Lehman图同构滤波。 Weisfeiler-Lehman神经机器(WLNM)是一种基于子图的链接预测方法,该方法利用深度学习自动学习图结构特征,以便根据链接的封闭子图进行链接预测。有关更多信息,请参见文章:Zhang M和Y. Chen,《Weisfeiler-Lehman神经机器用于链路预测》,ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议(KDD-17)。要在MATLAB中运行Main.m以执行链接预测实验,您需要安装liblinear,并将.mat数据保存为libsvm格式以便Torch可以读取它们。具体步骤如下: ``` cd software/ wget http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear.tar.gz tar xvzf liblinear.tar.gz cd ```