基于拓扑信息耦合加权的链路预测方法

李巧丽; 韩华

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基于拓扑信息耦合加权的链路预测方法

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链路预测方法的提出往往需要一些好的网络生长机制来支持,如网络的社团结构、偏好连接和弱连接效应都可以很好的指导链路预测.现有的基于相似性的方法,忽略了拓扑信息耦合对实际网络演化的促进作用.鉴于此,提出一种基于拓扑信息耦合加权的预测方法.首先,以拓扑信息耦合度构建边权矩阵,进而为节点间不同异构的路径计算其耦合度;其次,综合多跳不同长度路径对相似性的贡献评价节点间的相似度.实验结果表明,提出的指标具有较高的预测精度,且具有良好的鲁棒性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2022年第9期|156-167|共12页
作者
李巧丽; 韩华;
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作者单位

武汉理工大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图论;
关键词
复杂网络; 链路预测; 信息耦合; 拓扑加权; 相似性度量;

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