《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于共同邻居邻域拓扑稠密性加权的链路预测方法

Link prediction method based on topological density weighting of common neighbor neighborhood

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作者 李星,朱宇航,柏溢,李劲松
机构 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
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摘要 链路预测旨在利用已知的网络节点和拓扑结构信息,预测网络中未连接的两个节点之间存在连边的可能性。基于网络拓扑相似性的链路预测方法计算复杂度低且预测效果好,但现有的相似性指标对共同邻居的邻域拓扑信息考虑较少。针对此问题,提出一种基于共同邻居邻域拓扑稠密性加权的链路预测方法。首先,基于邻域拓扑相对稠密指数量化节点的邻域拓扑结构;然后,利用共同邻居的节点度和邻域拓扑相对稠密指数刻画共同邻居及其邻域拓扑的相似性贡献;最后,提出基于共同邻居邻域拓扑稠密性加权的节点相似性指标。在多个实际网络数据上的实验结果表明,与现有相似性指标相比,该方法能够取得更高的预测精度。
关键词 复杂网络;链路预测;邻域拓扑稠密性;拓扑加权
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61803384)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-05-036.html
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中图分类号 TP399
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