發(fā)布時間：2018-02-08 16:29

  本文關鍵詞： 復雜網絡 鏈路預測 緊密度 相似性 拓撲結構　出處：《計算機應用》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：許多鏈路預測方法僅僅關注預測的準確度衡量指標,忽略了精確度衡量標準在實際應用中的重要作用,且沒有考慮共同鄰居與預測節(jié)點間緊密度對相似性刻畫的影響。針對上述問題,提出了一種基于拓撲連接緊密度的相似性鏈路預測算法。該方法通過局部拓撲結構定義共同鄰居緊密度,并引入參數調節(jié)不同網絡中緊密程度,最終刻畫網絡節(jié)點間的相似度。6個實際網絡測試表明,相比共同鄰居(CN)、資源分配(RA)、Adamic-Adar(AA)、局部路徑(LP)、Katz等相似性指標,該算法提升了鏈路預測的預測精度。
[Abstract]:Many link prediction methods focus only on the accuracy metrics of prediction, ignoring the important role of accuracy metrics in practical applications. The influence of the compactness between the common neighbor and the predicted node on the similarity characterization is not considered. In this paper, a similarity link prediction algorithm based on topological connection tightness is proposed, in which the common neighbor tightness is defined by local topology, and parameters are introduced to adjust the closeness of different networks. Finally, the similarity between network nodes is described. Six actual network tests show that compared with the common neighbor, the resource allocation algorithm has some similarity indexes, such as Adamic-Adaran AAA, local path LPU Katz and so on. The algorithm improves the prediction accuracy of link prediction.
【作者單位】： 國家數字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【基金】：國家863計劃項目(2015AA01A708,2016YFB0801605)~~
【分類號】：O157.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1495869