摘要: 机会网络节点频繁移动的特点导致其链路预测极具挑战。为更好地反映其拓扑结构随时间变化的情况,提出基于时序生成对抗网络的机会网络链路预测方法。定义网络波动率,计算网络分割时长,将机会网络分割为细粒度的网络切片;从网络切片中提取信息矩阵,从空间和时间两个维度进行信息融合;利用图嵌入方法提取网络特征向量矩阵;结合门控循环单元和生成对抗网络,构建了时序生成对抗网络模型,学习网络拓扑结构在时间序列上的演变特征,实现网络未来时刻的链路预测。在3个真实数据集上的实验结果表明,所提方法的预测性能优于基线方法。
中图分类号:
舒坚 王鹏涛 李睿瑞. 基于时序生成对抗网络的机会网络链路预测[J]. 北京邮电大学学报, 2025, 48(1): 39-45.
SHU Jian, WANG Pengtao, LI Ruirui. Opportunistic Network
Link Prediction Based on Temporal Generative Adversarial Networks[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2025, 48(1): 39-45.