基于集聚系数的链路预测算法

• 作者: 徐瑾辉 马超 黄子轩 黄江楠
• 来源期刊: 应用物理
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 链路预测 集聚系数
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 101-106
• 页数: 6页
• 分类号: TP39

摘要

复杂网络中的链路预测是指基于已知的网络结构信息来预测网络中尚未链接的两个节点间产生连边的可能性。现有算法主要是基于局部信息的相似性算法,即针对共同邻居的数量、共同邻居的度值以及共同邻居之间的相互链接程度进行研究,应用范围有限。为此,针对一个节点的邻接点之间相互链接的程度,本文提出一种基于集聚系数的新算法。本文利用该算法对多种现实网络以及pajek生成的模拟网络进行了实验,实验结果表明,该算法适用范围广,链路预测准确率高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐瑾辉	广东外语外贸大学思科信息学院	19	29	4.0	5.0
2	马超	广东外语外贸大学思科信息学院	17	22	3.0	4.0
3	黄江楠	广东外语外贸大学思科信息学院	7	3	1.0	1.0
4	黄子轩	广东外语外贸大学思科信息学院	4	3	1.0	1.0