特征子图的异构信息网络节点相似性度量算法

"基于特征子图的异构信息网络节点相似性度量是解决异构信息网络中节点间相似性评估的一种新方法。该算法利用图理论基础，结合节点特征子图的最大公共子图和最小公共超图的差异性来度量节点间的相似程度。在设计中，算法对不同类型的边赋予不同的权重，既考虑了节点本身的属性信息相似性，又充分考虑了节点在网络结构中的位置信息，从而充分利用异构信息网络中的多元化信息。实验证明，这种算法表现出良好的性能和有效性。" 异构信息网络是指包含多种不同类型节点和边的数据网络，如社交网络、文献引用网络等，这些网络中的节点可以是人、组织、文献等多种实体，边则可能表示各种关系，如朋友关系、引用关系等。在这样的网络中，计算节点间的相似性对于分析网络结构、挖掘潜在模式和推荐系统等应用至关重要。 本文提出了一种基于特征子图的节点相似性度量算法，它首先将每个节点的邻域视为一个特征子图，然后寻找这些子图的最大公共子图（MCS）和最小公共超图（MCSG）。最大公共子图是两个或多个图共有的最大子图，而最小公共超图则是能同时覆盖这些子图的最小超图。这两个概念用于度量节点间的结构相似性，因为它们能够揭示节点在结构上的重叠部分和独特部分。 在算法设计中，作者引入了权重机制来处理不同类型的边。例如，如果某种边代表的关系更强烈或更有意义，那么它对应的权重就会更高。这种策略使得算法在比较节点时不仅关注它们的直接连接，还考虑了连接的性质，进一步提高了相似性度量的准确性。 通过实验，该算法展示了其在异构信息网络中的优越性能，能够在保持准确性的前提下，有效地度量节点间的相似性。这表明，这种方法可以广泛应用于信息检索、社区检测、个性化推荐等领域，帮助提升这些应用的效果。 基于特征子图的异构信息网络节点相似性度量是一种创新的方法，它将图论与实际网络结构相结合，通过深入挖掘节点的局部结构信息，提升了在复杂网络环境中评估相似性的能力。这一工作对于理解和利用异构信息网络的复杂性具有重要的理论价值和实践意义。