基于连续时间量子游走的链路预测方法研究

• 作者: 余泽太 刘守印 杨林涛 钱菁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 复杂网络 链路预测 量子游走 相似度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.01.024

摘要

链路预测是复杂网络研究的基础问题之一，目前研究者们已经提出了许多链路预测的方法，其中大量的链路预测方法是基于经典随机游走。量子游走是经典随机游走的量子模拟。大量研究表明，在诸如图匹配、搜索等很多领域，基于量子游走的量子算法的性能远优于其对应的经典随机游走算法。但目前几乎没有关于基于量子游走的链路预测算法研究报道，提出了一种基于连续时间量子游走的链路预测方法。实验结果表明，连续时间量子游走链路预测结果的 AUC 值和经典随机游走的结果非常接近。而在 precision 和 recall 指标上，远优于经典随机游走的链路预测结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘守印	华中师范大学物理科学与技术学院	61	435	9.0	19.0
2	钱菁	华中师范大学物理科学与技术学院	5	60	3.0	5.0
3	余泽太	华中师范大学物理科学与技术学院	7	34	3.0	5.0
4	杨林涛	华中师范大学物理科学与技术学院	4	7	2.0	2.0