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首页> 外文期刊>Physica, A. Statistical mechanics and its applications >Link prediction using node information on local paths
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Link prediction using node information on local paths

机译：使用关于本地路径上的节点信息的链路预测

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Link prediction is one of the most important and challenging tasks in complex network analysis, which aims to predict missing link based on existing ones in a network. This problem is of both theoretical interest and has applications in diverse scientific disciplines, including social network analysis, recommendation systems, and biological networks. In this paper we propose a novel link prediction method that aims at improving the accuracy of existing path-based methods by incorporating information about the nodes along local paths. We investigate the proposed framework empirically and conduct extensive experiments on real-world datasets obtained from diverse domains. Results show that the proposed method has achieved increased prediction accuracy when compared to existing state-of-the-art link prediction methods. (c) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：链路预测是复杂网络分析中最重要和充满挑战性的任务之一，该任务旨在通过网络中的现有存在预测缺失链路。 这个问题是理论兴趣，并在不同的科学学科中具有应用，包括社交网络分析，推荐系统和生物网络。 在本文中，我们提出了一种新的链路预测方法，其旨在通过沿着本地路径结合有关节点的信息来提高现有路径的基于方法的准确性。 我们经验调查拟议的框架，并对从不同领域获得的现实数据集进行广泛的实验。 结果表明，与现有的最先进的链路预测方法相比，该方法已经实现了提高的预测精度。 （c）2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

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