论文摘要
作为复杂网络分析中的一个研究热点,链接预测在许多领域中都有重要的应用价值,得到了广泛的关注。使用网络中的已知结构信息来计算未连接的节点对之间的相似性,进而评估其存在链接的可能性是目前最常用的方法。不同网络具有不同的结构特征,节点之间的特征对链接的形成具有重要影响。为了提高链接预测的性能,文中定义了节点的连接模式,并基于节点连接模式的相关性（Correlation of Nodes’ Connecting Patterns,CNCP）设计了一个新的链接预测模型。该模型将CNCP与基本相似性指标相结合,通过综合节点的相似性与节点连接模式的相关性进行链接预测。文中将CNCP与CN（Common Neighbors）,RA（Resource Allocation）,AA（Adamic-Adar）及PA（Preferential Attachment）4个相似性指标相结合,提出了CNCP-CN,CNCP-RA,CNCP-AA和CNCP-PA 4个新的链接预测指标。在6个真实数据集上的实验结果表明,所提方法在AUC和Precision 2个评价标准上的性能优于对比方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 单娜,李龙杰,刘昱阳,陈晓云
关键词: 复杂网络,链接预测,节点连接模式相关性,相似性指标
来源: 计算机科学 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 兰州大学信息科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金(61602225),兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2019-90)资助
分类号: O157.5
页码: 20-25
总页数: 6
文件大小: 2382K
下载量: 77
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标签：复杂网络论文; 链接预测论文; 节点连接模式相关性论文; 相似性指标论文;