结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法

摘要：

研究复杂网络的链路预测算法对分析舆论传播方向、预测舆论演进趋势和控制舆论发展进程具有重要意义.针对现有的基于节点度的链路预测算法存在预测质量偏低的问题,提出了一种结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法.算法全面考虑网络局部结构信息以及共同邻居节点之间的差异性,在相似性评价指标的选择上将节点度和聚类系数结合,深度挖掘节点相似性性质并将节点度扩展到二层.最后在三个真实数据集中分别进行仿真实验,结果表明提出的算法相比于Common Neighbors、Adamic-Adar和Resource Allocation等经典算法具有更好的性能.

关键词：复杂网络、链路预测、相似性、聚类系数、节点度

所属期刊栏目：55

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目51334003

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-44