原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
链接预测是确定用户间关系的基本工具;通过相似性度量进行链路预测是一种常见的方法,提出一种基于相似度的链路预测算法,根据网络结构及拓扑特性来确定相似度,引入优化链路预测度量方法,将聚类系数作为网络结构性质;此外,并考虑共享邻域,得到较其他同类链路预测方法更好的性能;实验结果表明,提出的算法性能优于经典算法;结合在社交网络环境中的实验结果可知,SLP-CNP法较其他算法具有更优精度与效率;在未来的工作中,还可尝试在所提方法的基础上,提升在加权网络、有向网络和二部网络中的适用性。
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文献信息
篇名 基于共同邻居惩罚的复杂网络链路预测方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 共同领域 复杂网络 链路预测 相似度计算
年,卷(期) 2023,(3) 所属期刊栏目 测试与故障诊断
研究方向 页码范围 71-75,139
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.03.011
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研究主题发展历程
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共同领域
复杂网络
链路预测
相似度计算
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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