【摘 要】
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现有的链路预测算法主要以度中心性作为依据,忽视了网络局部中心性特征对节点链接的影响,使得在大型网络链路预测时,传统的单一中心性算法不能达到更好的效果。为了提高大型复杂网络链路预测的准确性,需要解决如何在算法中融合网络结构的局部中心特征的问题。针对上述问题,论文设计了融合介数、聚集系数及度中心性的链路预测算法。该算法将节点共同邻居的局部中心性指标(度中心性、介数中心性和聚集中心性)的倒数之和按照一定
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现有的链路预测算法主要以度中心性作为依据,忽视了网络局部中心性特征对节点链接的影响,使得在大型网络链路预测时,传统的单一中心性算法不能达到更好的效果。为了提高大型复杂网络链路预测的准确性,需要解决如何在算法中融合网络结构的局部中心特征的问题。针对上述问题,论文设计了融合介数、聚集系数及度中心性的链路预测算法。该算法将节点共同邻居的局部中心性指标(度中心性、介数中心性和聚集中心性)的倒数之和按照一定的配比进行融合,以此作为节点相似性指标。同时,论文将该算法对比了其他6种常用的基于结构特征的算法。在6个不同的网络中,数据实验结果表明,该算法方案比其他6种常用算法对链路预测的准确性都有一定程度的提高,但在聚集系数中心性和介数中心性较高类型的网络中(如Dolphin、Facebook和Wikivote)提高幅度更明显。考虑到现实中网络的复杂性,网络节点间的内在吸引性对节点之间发生链接也有一定的影响作用,本文又设计了基于节点引力的相似性算法。该算法将节点间的连接概率作为节点的质量属性,将节点的度作为节点的距离属性,借鉴万有引力定律构建了节点引力相似性指标。针对此算法,论文比较了其他9种常用的基于结构的算法。在6种不同的网络中进行的Matlab仿真实验结果表明,对于网络直径较大的网络(如Fb-pages-food、Fb-pages-tvshow),该算法的预测准确性有明显提高。
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