论文研究 基于用户导向的异构网络语义预测算法研究.pdf

随着异构网络的信息量与日俱增，如何准确地帮助用户获取所需要的信息已成为一个热门问题。相似性搜索在网络搜索中得到了广泛的应用。基于元路径的相似性搜索能更好地表达异构网络所包含的语义。但是现有的大多数该类方法存在路径选择数多导致计算量大的问题。根据用户导向去预测元路径以缓解上述问题成为一个重要的研究方向。这类方法需要用户在搜索的同时提供结果样例作为导向，据此预测与用户搜索相关的元路径。目前，相关研究主要是针对异构网络中的同类型结点。利用图的结构信息建立语义预测算法，计算各候选路径与用户搜索的匹配概率，然后选择概率最大的路径。实验表明，提出的算法能够实现对同类型和不同类型结点间语义的预测，具有较好的