基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测

发布时间：2018-02-27 13:13

  本文关键词： 链路预测 社会网络 社区划分 相似度算法 共邻节点　出处：《计算机应用研究》2013年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过改进基于节点相似度的朴素贝叶斯模型,引入GN和CMN两种经典的划分社区算法挖掘网络社区属性对预测节点对的影响,赋予共邻节点不同的连接度和社区贡献度并计算其贡献权重,同时把模型应用于五种相似度算法,采用ROC和Precision-Recall曲线进行实验评价。人工网络和真实网络中的实验证明,该模型能够在深入挖掘社会网络结构信息的基础上提高预测的精确度,同时为该类模型的研究提供一种新的方案。
[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.
【作者单位】： 广东工贸职业技术学院计算机工程系;华南理工大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61003045)
【分类号】：TP393.0

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