一种时序有向网络中的链路预测方法

• 作者: 冯译萱 张月霞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 链路预测 有向网络 时序分析
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 150-156
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1807-0136

摘要

真实网络大多是有向的,且网络结构随时间动态变化,传统的链路预测方法大多适用于无向网络,其分析方法不能有效挖掘真实网络中的信息.针对以上问题,提出了一种基于归一化AA和LAS的时序有向的链路预测算法,该算法基于共同邻居、节点度属性及局部社团相似性,为每个链接分配时间影响因子并将其引入NALAS指标进行计算,考虑了网络有向性和网络历史结构的影响.在真实社会网络数据集上对该算法进行了仿真并与Salton、Jaccard等算法进行对比.结果表明,提出的算法与其他算法相比,预测精度得到了提高,说明该算法可以有效地在时序有向的社会网络中进行链路预测.

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	冯译萱	北京信息科技大学信息与通信工程学院	5	4	1.0	1.0