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基于时序生成对抗网络的机会网络链路预测
舒坚,王鹏涛,李睿瑞
- 南昌航空大学
Opportunistic Network Link Prediction Based on Temporal Generative Adversarial Networks
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。ITC、Infocom06和MIT三个真实数据集上的实验结果表明,所提方法的Precision、Accuracy、AUC、GMAUC指标均优于基线方法。
中图分类号: