一种基于混合结构的动态网络链路预测算法

• 作者: 何兴盛 傅忠谦 刘继嘉 王童
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 链路预测 动态网络 混合结构 时间序列 线性回归
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 电子技术设计与应用
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 字数: 7194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2018.07.015

摘要

链路预测是一种挖掘数据之间潜在关系的重要方法.传统的链路预测算法主要基于静态网络,而现实生活中绝大多数网络是动态的,因此原有的算法性能受到了限制.文章首先在网络局部结构信息的基础上,引入节点共同邻居之间的连边信息,提出了一种混合结构相似性指标.通过建立网络的时间序列,文章将该指标与线性回归预测模型相结合,得到了一种适用于动态网络的混合结构线性回归算法.该算法充分利用了网络的时间信息与结构信息,真实的实验结果表明,混合结构线性回归算法性能优于传统的链路预测算法,具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅忠谦	中国科学技术大学电子科学与技术系	64	706	12.0	25.0
2	何兴盛	中国科学技术大学电子科学与技术系	2	0	0.0	0.0
3	王童	中国科学技术大学电子科学与技术系	3	2	1.0	1.0
4	刘继嘉	中国科学技术大学电子科学与技术系	1	0	0.0	0.0