文件名称:
具有x-star网络模式的异构信息网络中的top-k相似性搜索
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：x星网络是一个信息网络，由相互之间具有连接的中心以及链接到这些中心的不同类型属性组成。 随着x-star网络无处不在，从x-star网络中提取知识已成为一项重要任务。 x-star网络中的相似性搜索旨在查找与给定查询中心相似的中心，该中心具有众多应用程序，包括协作过滤，社区挖掘和网络搜索。 尽管现有方法可产生类似SimRank和P-Rank之类的有希望的相似结果，但它们不适用于大规模的x-star网络。 在本文中，我们提出了一种基于结构的相似性度量NetSim，以有效地计算x星网络中各中心之间的相似性。 属性之间的相似性是在预处理阶段通过从x星形网络的整个结构中提取的属性网络上的预期会合概率来计算的。 中心之间的相似度是根据直觉相似的中心与相似的属性链接的直觉而根据属性相似度在线计算的。 与属性方法相比，NetSim所需的时间和空间成本更少，因为属性网络的规模明显小于整个x-star网络。 为了支持快速的在线查询处理，我们通过建立修剪索引来开发修剪算法，该修剪算法会修剪没有希望的候选中心。 通过与最新技术进行比较，大量实验证明了我们方法的有效性和效率。
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