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基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测
伍杰华
计算机应用
2013, 33 (11):
3134-3137.
在社会网络关系预测研究领域，把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛，但是该类算法具有较强的假设独立性，不能完全反映社会网络的“链接”结构。引入树状朴素贝叶斯(TAN)分类模型，采用信息熵度量节点对的角色，赋予共邻节点集合差异化的贡献权重进行社会关系预测，同时把模型推广到CN，AA和RA 等3种基于相似度的链接预测算法中。对5个真实社会网络采用AUC和ROC曲线进行实验评价后证明，该模型能够在深入挖掘共邻节点对贡献及解决共邻节点角色独立性的基础上提高预测精确度，同时为该类模型的研究提供一种新的方案。
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