基于子图演化与改进蚁群优化算法的社交网络链路预测方法

• 作者: 吴功兴 琚春华 顾秋阳
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 链路预测 蚁群优化算法 社交网络 子图演化
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 21-35
• 页数: 15页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020223

摘要

基于改进蚁群优化算法与子图演化,提出了一种新型非监督社交网络链路预测(SE-ACO)方法.该方法首先在社交网络图中确定特殊子图;然后研究子图演化以预测图中的新链接,并用蚁群优化算法定位特殊子图;最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验.结果表明,与其他无监督社交网络预测算法相比,所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好,且运行时间较短,这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用.