基于拓扑有效连通路径的有向网络链路预测方法
链路预测旨在利用已有的网络拓扑信息来挖掘未知连边,具有较高的应用价值.大部分已有的基于拓扑结构的方法,关注节点对之间的路径数或者预测节点对的出入度,未有效挖掘节点对之间的连边长度和连边上节点的影响力对相似性的影响.针对此问题,该文提出了基于拓扑有效连通路径的链路预测方法,并分析了不同路径长度在节点度、半局部中心性和H-指数这3种不同衡量节点影响力指标下对节点相似性的贡献.通过8个真实网络仿真,发现H-指数能有效量化节点的局部影响力,且在3种衡量指标下均具有较高的预测精度.
有向网络、有效连通路径、链路预测、节点影响力
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61803384
2021-02-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
127-137