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丁大钊1,黄开枝2,刘树新3
收稿日期:
2017-02-22
修回日期:
2017-05-02
发布日期:
2017-05-02
出版日期:
2017-05-13
通讯作者:
丁大钊
Received:
2017-02-22
Revised:
2017-05-02
Online:
2017-05-02
Published:
2017-05-13
摘要: 链路预测可以预测复杂网络中未知、缺失的连接,具有重要实际应用价值。基于网络结构提出了许多相似性链路预测方法,而共同邻居在其中发挥着举足轻重的角色。当前,许多方法仅仅关注预测的准确度衡量指标,忽略了精确度衡量标准在实际应用中的重要作用,且没有考虑共同邻居与预测节点间紧密度对相似性刻画的影响。基于共同邻居节点周围拓扑结构,提出了一种基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法。多个实际网络测试表明,相比CN, RA, AA, LP, Katz,等相似性方法,该方法具有较高的链路预测精确度。
中图分类号:
丁大钊 黄开枝 刘树新. 一种基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法[J]. 计算机应用.
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