一种时序有向网络中的链路预测方法

一种时序有向网络中的链路预测方法

论文摘要

真实网络大多是有向的,且网络结构随时间动态变化,传统的链路预测方法大多适用于无向网络,其分析方法不能有效挖掘真实网络中的信息。针对以上问题,提出了一种基于归一化AA和LAS的时序有向的链路预测算法,该算法基于共同邻居、节点度属性及局部社团相似性,为每个链接分配时间影响因子并将其引入NALAS指标进行计算,考虑了网络有向性和网络历史结构的影响。在真实社会网络数据集上对该算法进行了仿真并与Salton、Jaccard等算法进行对比。结果表明,提出的算法与其他算法相比,预测精度得到了提高,说明该算法可以有效地在时序有向的社会网络中进行链路预测。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 有向网络模型
  •   2.1 网络描述
  •   2.2 相似性指标
  • 3 时序有向的NALAS指标
  •   3.1 时间影响因子
  •   3.2 时间影响下的LAS指标
  •   3.3 时间影响下的AA指标
  •   3.4 时序有向的混合相似性指标
  • 4 仿真验证
  •   4.1 数据集
  •     4.1.1 email-Eu-core数据集
  •     4.1.2 HEP-PH数据集
  •     4.1.3 US patent美国专利数据集
  •   4.2 训练集、测试集的划分及评价指标
  •   4.3 实验设计
  •   4.4 仿真结果
  •     4.4.1 参数θ分析
  •     4.4.2 时间衰减因子α分析
  •     4.4.3 NALAS指标性能分析
  • 5结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 冯译萱,张月霞

    关键词: 链路预测,有向网络,时序分析

    来源: 计算机工程与应用 2019年21期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学

    单位: 北京信息科技大学信息与通信工程学院

    基金: 国家自然科学基金(No.51334003,No.61473039)

    分类号: O157.5

    页码: 151-157

    总页数: 7

    文件大小: 1840K

    下载量: 198

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