基于共同邻居有效性的复杂网络链路预测算法

• 作者: 于洪涛 刘树新 李星 王凯
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 复杂网络 共同邻居有效性 链路预测 网络拓扑 相似性
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 复杂性科学
• 页码范围: 432-439
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|N94
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.020

摘要

链路预测旨在预测网络中的缺失连边,对于实际网络演化机制的了解具有重要意义.虽然现有研究已经提出了很多相似性指标,但它们都忽视了不同网络结构下共同邻居的有效性,而局部拓扑结构信息尤其是共同邻居结构在计算节点间相似性中发挥重要作用.考虑到共同邻居周围局部拓扑信息,该文提出了一种高效共同邻居指标.该指标首先分析了共同邻居所有连边的有效性,分别从端点两侧量化了节点的有效性;然后,通过分析共同邻居节点拓扑有效性对两侧资源分配过程的影响刻画节点间相似性.15个实际网络数据实验表明,相比现有经典的9种方法,所提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	于洪涛		44	339	10.0	16.0
2	刘树新		28	119	6.0	10.0
3	李星		12	55	4.0	7.0
4	王凯		15	34	4.0	5.0