本文關(guān)鍵詞： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 鏈路預(yù)測(cè) 緊密度 相似性 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：許多鏈路預(yù)測(cè)方法僅僅關(guān)注預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度衡量指標(biāo),忽略了精確度衡量標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)際應(yīng)用中的重要作用,且沒有考慮共同鄰居與預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)間緊密度對(duì)相似性刻畫的影響。針對(duì)上述問題,提出了一種基于拓?fù)溥B接緊密度的相似性鏈路預(yù)測(cè)算法。該方法通過局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)定義共同鄰居緊密度,并引入?yún)?shù)調(diào)節(jié)不同網(wǎng)絡(luò)中緊密程度,最終刻畫網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的相似度。6個(gè)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)測(cè)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(biāo),該算法提升了鏈路預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)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(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA01A708,2016YFB0801605)~~
【分類號(hào)】：O157.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1495869