一种基于节点集聚程度的相似性链路预测方法

• 作者: 刘彩霞 刘树新 季新生 巩小锐
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 复杂网络 链路预测 集聚性 相似性
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 698-702
• 页数: 5页
• 分类号: N94|TP3|TP391
• 字数: 3786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2017.06.013

摘要

多数相似性指标仅仅关注准确性衡量指标,忽略了节点集聚性的高低对相似性贡献的不同.基于此,提出一种基于节点集聚程度的相似性链路预测方法进而提高预测的精确性衡量指标,该方法利用节点集聚性对共同邻居节点进行加权,引入参数调节不同网络中加权强度.9个实际网络数据测试表明,相比CN、AA、RA、LP、Katz、ACT和Cos+等多个相似性指标,该方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘彩霞		52	410	12.0	18.0
2	季新生		100	505	11.0	17.0
5	刘树新		28	119	6.0	10.0
9	巩小锐		3	13	2.0	3.0