本文關(guān)鍵詞： 鏈路預(yù)測 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)劃分 相似度算法 共鄰節(jié)點(diǎn)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2013年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過改進(jìn)基于節(jié)點(diǎn)相似度的樸素貝葉斯模型,引入GN和CMN兩種經(jīng)典的劃分社區(qū)算法挖掘網(wǎng)絡(luò)社區(qū)屬性對(duì)預(yù)測節(jié)點(diǎn)對(duì)的影響,賦予共鄰節(jié)點(diǎn)不同的連接度和社區(qū)貢獻(xiàn)度并計(jì)算其貢獻(xiàn)權(quán)重,同時(shí)把模型應(yīng)用于五種相似度算法,采用ROC和Precision-Recall曲線進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)。人工網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)證明,該模型能夠在深入挖掘社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息的基礎(chǔ)上提高預(yù)測的精確度,同時(shí)為該類模型的研究提供一種新的方案。
[Abstract]:By improving the naive Bayesian model based on node similarity, two classical community partitioning algorithms, GN and CMN, are introduced to mine the influence of network community attributes on the prediction of node pairs. The model is applied to five similarity algorithms, and the ROC and Precision-Recall curves are used for the experimental evaluation. This model can improve the accuracy of prediction on the basis of mining the information of social network structure deeply, and provide a new scheme for the research of this kind of model at the same time.
【作者單位】： 廣東工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;華南理工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61003045)
【分類號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：1542809