本文關鍵詞： 鏈路預測 社會網(wǎng)絡 社區(qū)劃分 相似度算法 共鄰節(jié)點　出處：《計算機應用研究》2013年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過改進基于節(jié)點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)絡社區(qū)屬性對預測節(jié)點對的影響,賦予共鄰節(jié)點不同的連接度和社區(qū)貢獻度并計算其貢獻權重,同時把模型應用于五種相似度算法,采用ROC和Precision-Recall曲線進行實驗評價。人工網(wǎng)絡和真實網(wǎng)絡中的實驗證明,該模型能夠在深入挖掘社會網(wǎng)絡結構信息的基礎上提高預測的精確度,同時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)技術學院計算機工程系;華南理工大學信息科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61003045)
【分類號】：TP393.0

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