融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测

论文摘要

近来复杂网络成为了众多学者的研究热点。但真实网络中的连边信息并不完整,不利于网络的分析研究,链路预测可以挖掘网络中的缺失连边,为网络重构提供基本依据。本文认为网络中链接的产生不仅受外部因素——共同邻居的影响,还受其自身因素的影响。其中,共同邻居的影响可以通过文献中的局部朴素贝叶斯（LNB）模型量化,节点的影响则根据其自身的度量化。本文将两者综合考虑,提出了融合朴素贝叶斯（SNB）模型,然后用共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）和资源分配（RA）指标进行推广。在美国航空网（USAir）上的实验结果表明,该方法的预测准确度比LNB和基准方法均有所提高,从而证明了该方法的有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王润芳,陈增强,刘忠信

关键词: 复杂网络,融合朴素贝叶斯模型,局部朴素贝叶斯模型,贝叶斯模型,链路预测,共同邻居,节点度,网络重构

来源: 智能系统学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学

单位: 南开大学人工智能学院,天津市智能机器人重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(61573199,61573197),天津市自然科学基金项目(14JCYBJC18700)

分类号: O157.5

页码: 99-107

总页数: 9

文件大小: 4204K

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