【摘要】：網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測是指,如何通過已知的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中尚未產(chǎn)生連邊的兩個節(jié)點之間產(chǎn)生連接的可能性.而基于節(jié)點屬性及局部信息的相似性的方法,往往計算簡單而直接,計算復(fù)雜度低,且能取得較好的預(yù)測效果,比較適合大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用.但往往各相似度算法只分別考慮到了,終節(jié)點自身的度數(shù)以及共同鄰居的度數(shù)在相似指標(biāo)中發(fā)揮的作用,而沒有考慮到共同鄰居對不同終節(jié)點自身的影響.本文通過分析、比較,現(xiàn)有的根據(jù)節(jié)點度數(shù)及共同鄰居數(shù)量的相似度指標(biāo)算法,驗證各算法的側(cè)重點以及預(yù)測效果.并且提出了一個新的CRA指標(biāo)算法,進一步區(qū)分了計算相似指標(biāo)時不同鄰居節(jié)點對兩個終節(jié)點的貢獻.通過在多個不同的真實網(wǎng)絡(luò)中進行重復(fù)試驗,由平均預(yù)測結(jié)果得出算法的預(yù)測效果與其他依靠共同鄰居指標(biāo)的算法相比都得到了不同程度的提升.

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2584044