一种基于混合相似性指标的网络动态链路预测方法

发布时间：2017-11-09 15:28

  本文关键词：一种基于混合相似性指标的网络动态链路预测方法

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【摘要】：社会网络中节点属性等外部信息的不可靠性及难获取性,使得社会网络的链路预测方法都集中在网络的拓扑结构信息上,并且常用的链路预测方法往往只利用了网络的局部拓扑信息.此外,社会网络的静态链路预测方法忽视了网络演化趋势信息,影响了预测精度.基于以上现状,结合节点间共同邻居相似性指标及偏好连接相似性指标,提出一种基于混合相似性指标的网络动态链路预测方法.该方法提出一种基于网络局部信息的混合相似性指标,为已存在链接分配一个影响力衰减因子并将其引入混合相似性指标进行计算,进而根据该混合相似性指标预测链路.实验结果表明用上述方法,预测精度得到了提高.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;武昌理工学院信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272277)资助 湖北省自然科学基金项目(2014CFB356)资助
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 1引言随着Web技术的发展和社交网络的不断普及,针对大数据社会网络方面的研究日益增多,而社会网络的链路预测是其中的重点研究内容之一.在社会网络中,链路预测是指如何通过已知的网络节点以及网络结构等信息,预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链路的可能性[1].链路预

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本文编号：1162491