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SimRank--基于结构的相似度度量方法学习笔记

发布时间:2019-07-07 17:36 来源:未知 编辑:admin

  (2) 基于链接(对象间的关系)的方法,如PageRank、SimRank和PageSim等。最近的研究表明,第二类方法度量出的对象间相似性更加符合人的直觉判断。

  Simrank的基本思想是:如果两个实体相似,那么跟它们相关的实体应该也相似。比如在图一中如果a和c相似,那么A和B应该也相似。

  SimRank的特点:完全基于结构信息,且可以计算图中任意两个节点间的相似度。

  其中,s(a,b)是节点a和b的相似度Ii(a)Ii(a)表示a的第i个in-neighbor。参数c是个阻尼系数,它的含义可以这么理解:假如I(a)=I(b)={A},按照上式计算出sim(a,b)=c*sim(A,A)=c,很明显,c应该大于0小于1,所以c∈(0,1),论文中c都设为了0.8。还有一种理解是说,两个节点间相隔的节点越多,相似度衰减的越厉害。

  如果A,B分别代表顾客A和顾客B,a,b,c代表三件商品的话。买家A和B的相似度等于他们购买的物品之间相似度的平均值,物品a和b的相似度是购买它们的买家之间相似度的平均值。

  利用上面的公式即可进行simrank的编码实现,编程实现部分本文不考虑,如果读者感兴趣可以参考博客

  u为出发点,v为终点且不为中间节点。引入图二帮助理解,如图中所示,从u节点到节点v有2条路径,公式中t即代表路径,例如t=w1–w2–w3–w4,为u到v的一条路径,l(t)代表路径t的长度,即为t中的步数,此处若t=w1–w2–w3–w4,则l(t)为3。p[t]为选择路径t的概率,它的值为1/o(wi)的乘积,出度的倒数的乘积。———sigma(概率*步数)= 两节点间步数的平均值。

  Note:分别以相同的速度从a,b节点同时出发,x点为终点,即最后在x节点相遇。

  如在图三(a)中,任意的a,b两点永远不会相遇,路径l(t)无限长,导致相似度无限大。

  1)参考pagerank方法,给它一个跳出循环的机会,给一个小概率可以跳到循环外某一随机点上。

  两节点间simrank相似度的值即为此两节点间期望-f相遇距离,也就是(随机漫步所有的

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