基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对基于节点相似性的链接关系预测中因未考虑非对称信息导致预测准确度降低的问题,提出一种新的增加非对称信息的节点相似性度量方法.首先,分析了基于共同邻居(CN)的相似性度量算法的缺陷在于仅考虑CN的数量而未考虑各自节点的所有邻居的数量;然后,将节点之间的相似性度量定义为共同节点与所有邻居节点的比值,融合节点间对称相似信息和非对称相似信息,对节点间的相似程度进行深入细致的刻画;最后,将该方法应用到复杂网络中进行链接关系的预测.在真实数据集上的实验结果表明,与目前多种基于共邻的相似性度量方法——CN、AA、资源分配(RA)相比,所提方法提升了节点相似性度量的准确性,并且可以提高复杂网络中链接关系预测的准确度.
推荐文章
不同链接下非对称相依网络的级联失效研究
非对称
相依网络鲁棒性
级联失效
Markov逻辑网在链接预测中的应用
链接预测
Markov逻辑网
Markov网
统计关系学习
机器学习
非对称射流形成的几何理论(二)——非对称斜碰撞情况
流体力学
斜碰撞
解椭圆
非对称射流
数值模拟
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 非对称信息在链接预测中的应用
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 链接预测 相似性 相似系数 非对称 节点相似
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 1698-1702,1708
页数 6页 分类号 TP181|TP393
字数 6407字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102467
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 徐圣兵 广东工业大学计算机学院 18 29 2.0 5.0
2 谢锐 广东工业大学自动化学院 10 75 4.0 8.0
6 刘波 广东工业大学自动化学院 16 55 5.0 6.0
7 郝志峰 佛山科学技术学院数学与大数据学院 30 88 7.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (2)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (6)
二级引证文献  (0)
1953(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1971(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1982(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1983(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
链接预测
相似性
相似系数
非对称
节点相似
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
论文1v1指导