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摘要:
链路预测是复杂网络的一个重要研究方向,基于节点对的相似性指标进行预测是最为常用的一种方法.已有的链路预测方法通常是基于节点对的共同邻居节点的个数或度值来定义它们之间的相似性度量.然而,节点间的关系不仅与公共节点自身的性质有关,节点间联系的紧密程度也会起到一定作用.基于这个观点,提出一种新的节点对相似性指标,称为依据节点贡献(Node Contribution)的相似性指标.该指标主要通过定义节点的贡献来刻画共同邻居节点之间的联系紧密程度,进而给出节点相似性的计算方法.在六组实际数据集上的实验分析表明该方法比三种经典的链路预测方法具有更好的链路预测性能.
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文献信息
篇名 依据节点贡献的链路预测方法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 链路预测 相似性指标 节点贡献
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 92-95
页数 4页 分类号 TP393
字数 4517字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱宇华 44 497 11.0 21.0
5 张晓琴 山西大学数学科学学院 64 211 8.0 11.0
9 梁新彦 2 16 2.0 2.0
10 陈佳璐 山西大学数学科学学院 1 10 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
链路预测
相似性指标
节点贡献
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
11026
总下载数(次)
17
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