基于海量数据的链接预测方法研究

• 作者: 朱索格 胡访宇
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 复杂网络 链接预测 邻居亲密度
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 31-34,30
• 页数: 5页
• 字数: 4052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2014.03.008

摘要

海量数据带来的高复杂性已经成为社会网络分析中不可回避的问题，在链接预测领域，寻找新的高效快速相似度特征算法成为了解决上述问题的关键。文章提出邻居相似度度量，实验证明提高了预测准确率，并保持了较低的计算复杂度。同时针对传统1：1抽样训练样本的方法提出改进，提出1：3抽样。实验结果表明1：3抽样方法有效改善了1：1抽样中存在的欠训练问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡访宇	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	40	231	9.0	13.0
2	朱索格	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	1	2	1.0	1.0