一种基于相对熵的随机游走相似性度量模型

• 作 者: 郑文萍 刘韶倩 穆俊芳
• 机 构: 山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西大学大数据科学与产业研究院
• 出 处: 南京大学学报:自然科学版
• 发表日期: 2019年6期
• 关键词: 复杂网络 相对熵 节点相似性度量 随机游走 complex network relative entropy node similarity random wa
• 基金项目: 山西省自然科学基金(201801D121123),山西省回国留学人员科研基金(2017 014)

针对基于随机游走的节点相似性度量模型中存在的大度节点依赖问题,从信息论的角度提出了一种改进的随机游走节点相似性度量方法:基于相对熵的随机游走相似性度量方法RE model(A random walk similarity measure model based on Relative Entropy).首先根据随机游走模型得到网络中节点的转移概率向量,再计算两个节点转移概率向量的相对熵得到该节点对的相似性.由于转移概率向量给出了从一个特定节点出发经过多步随机游走后到达网络其他所有节点的概率,导致网络中的每