基于社区信息的链接分析与预测研究

• 作者: 李臣龙 杨磊 汪婧
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 链接预测 社会网络分析 社区结构 链接分析
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化与信息工程
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2771字
• 语种: 中文

摘要

社区结构是社交网络最重要的拓扑特性之一，有助于理解用户分布和用户行为，提高链接预测的精确度。通过分析社区结构，结合贝叶斯理论，提出了一种新的基于社区信息的链接预测方法，并应用于真实的社交网络数据中对未来链接进行分析与预测。实验演示了该方法的优点和有效性，取得了很好的预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨磊	安徽工程大学计算机与信息学院	7	29	2.0	5.0
2	李臣龙	安徽工程大学计算机与信息学院	10	31	2.0	5.0
3	汪婧	安徽工程大学计算机与信息学院	12	22	3.0	4.0