系统工程与电子技术 ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (8): 2747-2759.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2024.08.22

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异质信息网络链路预测方法综述

曹嘉平, 李际超, 姜江   

  1. 国防科技大学系统工程学院, 湖南 长沙 410073
  • 收稿日期:2022-07-13 出版日期:2024-07-25 发布日期:2024-08-07
  • 通讯作者: 李际超
  • 作者简介:曹嘉平(1999—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为复杂系统与复杂网络、异质信息网络链路预测
    李际超(1990—), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为复杂系统与复杂网络、数据驱动智能决策
    姜江(1981—), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为不确定性推理与风险决策技术
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(72001209);国家自然科学基金(72231011);国家自然科学基金(72071206);湖南省科技创新团队项目(2020RC4046);湖南省优秀青年基金(2022JJ20047)

Survey of link prediction method in heterogeneous information network

Jiaping CAO, Jichao LI, Jiang JIANG   

  1. College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
  • Received:2022-07-13 Online:2024-07-25 Published:2024-08-07
  • Contact: Jichao LI

摘要:

链路预测是指根据网络中已知的信息对未知或未来可能存在的链路/链接进行预测, 是网络科学及数据挖掘领域的研究热点之一。异质信息网络能够更准确地刻画数据中提供的语意信息, 提高下游数据挖掘任务的效率。因此, 异质信息网络上的链路预测方法需要兼顾网络的拓扑特征与语义特征, 为链路预测任务带来新的挑战。在前人研究的基础上, 系统性地梳理了近年来异质信息网络上的链路预测方法。首先, 对异质信息网络和链路预测相关概念进行介绍; 其次, 对异质信息网络上的链路预测方法进行详细分类, 对不同类型异质信息网络上的链路预测方法进行了总结, 并对各类典型代表方法进行详细介绍; 然后, 对异质信息网络上链路预测方法的应用进行了梳理; 最后, 总结了该领域在进一步研究中需要解决的问题, 以及未来可能的发展方向。

关键词: 异质信息网络, 链路预测, 元路径, 监督学习

Abstract:

Link prediction is the prediction of unknown or future links based on known information in the network, and is one of the research hotspots in the field of data mining. Heterogeneous information network can accurately portray the semantic information from data and improve the efficiency of downstream data mining tasks. Therefore, link prediction method on heterogeneous information network needs to take into account the topological characteristics and semantic characteristics of the network, which brings new challenges to the link prediction task. On the basis of previous research, this paper systematically sorts out the link prediction methods on heterogeneous information network in the past decade. Firstly, the concepts of heterogeneous information network and link prediction are introduced. Secondly, the link prediction methods in heterogeneous information network is classified, and the link prediction methods in different types of heterogeneous information network are summarized. Further more, the typical methods are introduced in detail. Then, the application of link prediction methods in heterogeneous information network are sorted. Finally, the problems that need to be addressed in further research in this field and potential future resarch directions are summaried.

Key words: heterogeneous information network, link prediction, meta-path, supervised learning

中图分类号: