Likhetssökning är ett grundläggande problem i sociala nätverk och kunskapsnätverk som GitHub, DBLP, Wikipedia, etc. Befintliga åtgärder för nätlikviditet är begränsade eftersom de endast beaktar likhet ur frågenodens perspektiv. Men på grund av den komplicerade topologi av verkliga nätverk, ignorera preferenser mål noder ofta resulterar i udda eller ointuitiv prestanda. I detta arbete föreslår vi en dubbel perspektiv likhet metrisk kallas Forward Backward Likhet (FBS) som effektivt beräknar topologisk likhet från perspektivet av både frågenoden och perspektivet av kandidat noder. Effektiviteten i vår metod utvärderas av traditionella kvantitativa rankningsmått och storskaliga mänskliga bedömningar på fyra stora verkliga nätverk. Den föreslagna metoden matchar mänsklig preferens och överträffar andra likhetssökning algoritmer på gemenskap överlappning och länk förutsägelse. Slutligen visar vi topp 5 ranking för fem kända forskare i ett akademiskt samarbetsnätverk för att illustrera hur vårt tillvägagångssätt fångar semantik mer intuitivt än andra tillvägagångssätt. Att beräkna likheten mellan två eller flera objekt i ett informationsnätverk är huvudfokus för en stor mängd vetenskaplig forskning och teknisk utveckling. Vänskapsrekommendation i sociala nätverk är ett exempel, men webbsökning, community upptäckt, allmän länk förutsägelse, lista förstärkning, och dussintals andra tillämpningsområden är alla unikt beroende av någon uppfattning om på liknande sätt i de underliggande nätverken. Likhet är mångfacetterad; olika egenskaper kan användas för att bestämma likhet beroende på den specifika problemdomänen. Hela forskningsområden ägnas åt utveckling av algoritmer som effektivt och effektivt hämtar föremål som liknar vissa frågeobjekt, t.ex. informationssökning, datorseende och databaser (bredt taget). Forskare och praktiker förstår att nätverk topologi spelar en avgörande roll i identifieringen av objektlikhet [26, 27, 35 ]. En uppskattning av de topologiska egenskaperna har lett till utveckling av modeller för nätverkstillväxt, klusterbildning, förutsägelse och klassificering. Eftersom en fråga vertex u, vad vi behöver är ett nätverk likhet metrisk som finner ett mål vertex v att vara liknande om de uppfyller följande kriterier: 1. u är starkt ansluten till v, och 2. v är mycket ansluten till u En typisk metod som används för att beräkna personlig sökning är att mäta likheten mellan vissa frågenod och en uppsättning kandidat noder mål (kanske alla andra noder). Efter likheterna av kandidat noder har hittats, brukar användaren presenteras med en topp-K lista över kandidat noder beställd av deras likhet poäng. Till exempel i citeringsnätverk Case et al. hade tidigare definierat sex citeringsbeteenden [5], som vi förenklar i två kategorier: a) citeringar inom domäner och b) cross-domain citeringar. Hänvisningar inom domäner inkluderar ofta relaterade tidigare arbeten som är direkt relaterade till referenspapper, och är den typ av referenser som en läsare skulle förvänta sig att se ingår i den experimentella jämförelse delen av referenspapper. Å andra sidan representerar korsdomänciteringar ofta paradigmer, plattformar och datauppsättningar som kommer från ett separat, löst relaterat område. Till exempel innehåller de nära relaterade hänvisningarna i detta dokument hänvisningar till personlig PageRank [11]
I artikeln REF studerade författarna likhetssökningsproblemet i sociala nätverk och kunskapsnätverk, och föreslog ett dubbelt perspektiv likhetsmått som kallas Forward Backward Likhet.
Forward Backward Similarity Search in Knowledge Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}