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上传时间: 2021-02-08
详细说明：作为复杂网络分析中的一个研究热点,链接预测在许多领域中都有重要的应用价值,得到了广泛的关注.使 用网络中的已知结构信息来计算未连接的节点对之间的相似性,进而评估其存在链接的可能性是目前最常用的方法. 不同网络具有不同的结构特征,节点之间的特征对链接的形成具有重要影响.为了提高链接预测的性能,文中定义了 节点的连接模式,并基于节点连接模式的相关性(CorrelationofNodes’ConnectingPatterns,CNCP)设计了一个新的 链接预测模型.该模型将CNCP与基本相似性指标相结合,通过综合节点的相似性与节点连接模式的相关性进行链 接预测.文中将CNCP与CN(CommonNeighbors),RA(ResourceAllocation),AA(AdamicＧAdar)及PA(Preferential Attachment)４个相似性指标相结合,提出了CNCPＧCN,CNCPＧRA,CNCPＧAA和CNCPＧPA４个新的链接预测指标. 在６个真实数据集上的实验结果表明,所提方法在AUC和Precision２个评价标准上的性能优于对比方法.
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