异常链路的识别与分析

摘要：

[目的/意义]链路预测的一个重要应用是对异常链路进行识别和分析.[方法/过程]文章首先讨论了异常间隙和异常链路,以及异常链路的识别方法.结合具体场景,研究发现,利用AA指标识别出来的异常链路,可以发现这些链路是用以构成微观基本单元三角形结构的;而利用Katz指标识别出来的异常链路,可以发现那些只存在唯一合作组合关系的情况.之后,讨论了异常链路与网络连通性的相关问题,以及利用网络的鲁棒性和脆弱性来评价连边重要性排序算法的基本思路.[结果/结论]这一思路对于异常链路也是适用的,异常链路在保持网络的连通性方面有着重要贡献.[局限]由于链路预测指标和算法非常多,文中方法仍需要在大量真实网络中进行验证完善.

关键词：复杂网络、异常链路、链路预测

所属期刊栏目：40

分类号：TN9;TP3

资助基金：国家自然科学基金重点国际地区合作研究项目“大数据环境下的知识组织与服务创新研究”71420107026;中国博士后科学基金面上资助项目“知识网络的链路预测方法与应用研究”2016M600619

在线出版日期：2018-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：117-122