一种时序有向社会网络中的链路预测算法

• 作者: 张月霞 杨瑞琪
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 时序有向社会网络 链路预测 共同邻居 局部聚类 相似性指标
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 197-201
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049608

摘要

针对现有多数链路预测算法准确度较低的问题, 在网络全局与局部特征相结合基础上, 提出一种基于归一化共同邻居与局部聚类 (NCNLC) 相似性指标的链路预测算法.通过分析节点NCNLC属性的相似性指标, 为节点间的连边分配累积影响因子.仿真结果表明, 与LAS指标相似性算法相比, 该算法具有较高的预测准确度, 能够有效地进行时序有向社会网络中的链路预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张月霞	北京信息科技大学信息与通信工程学院	65	82	5.0	6.0
2	杨瑞琪	北京信息科技大学信息与通信工程学院	10	13	2.0	3.0