一种基于加权网络拓扑权重的链路预测方法

• 作者: 孟繁荣 宋玉蓉 袁榕
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 复杂网络 拓扑结构 链路预测 相似性指标 结构权重
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机网络
• 页码范围: 265-270
• 页数: 6页
• 字数: 6018字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.190600031

摘要

近年来,复杂网络中的链路预测问题受到越来越多的关注,链路预测的应用场景也越来越广泛,因此如何提高链路预测精度是一个重要问题.目前已提出了很多方法,其中加权相似性指标的预测方法取得了很好的效果.然而传统的加权网络链路预测方法仅考虑了链接的自然权重,忽略了链接的拓扑权重对预测精度的影响.因此,针对加权网络的链路预测,综合考虑网络中边的聚类和扩散特性并将其作为边的拓扑权重,提出了基于链接拓扑权重的WCD含权预测指标,包括WCD-CN,WCD-AA,WCD-RA和WCD-LP4个相似性指标.文中以Matlab为实验平台,在两个带权数据集(USAir,Bibble)和两个无权数据集(Pblogs,Dolphins)上进行实验,并以AUC作为评价指标.仿真结果表明,与基于自然权重的含权指标、基于簇系数的结构含权指标相比,所提算法具有更好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玉蓉	南京邮电大学自动化学院人工智能学院	49	372	11.0	18.0
2	孟繁荣	南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院	10	35	3.0	5.0
3	袁榕	南京邮电大学自动化学院人工智能学院	1	0	0.0	0.0