论文摘要
链路预测是复杂网络的一个重要研究方向。基于节点结构相似性进行链路预测是目前常用的方法。真实网络中存在大量的局部群落结构,针对不同的网络结构构建算法是链路预测的核心问题。利用社交网络好友推荐策略,中介人倾向于将自己更熟悉的人介绍给目标用户,提出了一种节点相似性度量指标。该指标结合局部特征描述并有效区分了用户节点之间影响力的不同,更适用于一类特定的局部群落结构。依据该指标提出的加权好友推荐模型链路预测算法在12个数据集上的实验结果表明,该算法在AUC和Precision两个评价标准上具有明显优势。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 钱付兰,杨强,马闯,张燕平
关键词: 复杂网络,好友推荐,链路预测,相似性指标
来源: 计算机科学与探索 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学信息保障技术研究中心,安徽大学数学科学学院
基金: 国家自然科学基金青年项目61702003,国家自然科学基金面上项目61673020~~
分类号: O157.5
页码: 383-393
总页数: 11
文件大小: 3602K
下载量: 220
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