基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法

许多链路预测方法仅仅关注预测的准确度衡量指标,忽略了精确度衡量标准在实际应用中的重要作用,且没有考虑共同邻居与预测节点间紧密度对相似性刻画的影响。针对上述问题,提出了一种基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法。该方法通过局部拓扑结构定义共同邻居紧密度,并引入参数调节不同网络中紧密程度,最终刻画网络节点间的相似度。6个实际网络测试表明,相比共同邻居（CN）、资源分配（RA）、Adamic-Adar（AA）、局部路径（LP）、Katz等相似性指标,该算法提升了链路预测的预测精度。     

基于资源传输节点拓扑紧密性的链路预测方法

针对现有基于网络拓扑结构的局部相似性RA指标未考虑传输节点拓扑紧密性的问题,提出一种节点拓扑紧密性指标及链路预测方法。根据多跳节点资源传输情况确定重要传输节点,基于传输节点周围拓扑集聚程度对拓扑紧密性进行量化,并根据传输节点紧密性对共同邻居传输资源量的影响刻画节点间相似性。实验结果表明,该方法具有较高的普适性,所提相似性指标适合于Precision标准,与CN、AA和CAR等现有相似性指标相比,具有较高的预测精度。     

基于广义共同邻居的有向网络链路预测方法

链路预测利用已知网络节点及结构等信息预测网络未知连接或未来连接。现有主流方法多应用于无向网络,而且部分有向链路预测方法忽视了共同邻居在有向网络下的多样异构特征。针对上述问题,提出了一种广义共同邻居算法。该方法首先对有向网络定义了广义共同邻居,通过网络中有向邻居异构体的连边概率衡量不同结构对连边贡献程度,然后利用该定义对现有的局部相似性指标进行了优化,重定义8种基于广义共同邻居的有向相似性指标。在 12 个数据集上的实验表明,所提方法在两个衡量指标下普遍提升了现有预测指标性能。     

基于有效路径拓扑稳定性的链路预测方法

许多链路预测方法来源于复杂网络中路径上的资源传输过程,但缺少考虑路径周围结构的拓扑稳定性,使得路径上的资源传输有效性不高。针对此问题,提出了基于有效路径拓扑稳定性的链路预测方法。该方法首先利用路径两端节点间所有共同邻居的聚类系数量化路径周围结构的拓扑稳定性;然后再利用两端节点的度和共同邻居个数量化预测节点间二阶路径上的双向资源传输有效性;最终结合量化的拓扑结构稳定性和资源传输有效性定义有效路径拓扑稳定性指标。通过九个网络仿真表明,提出的指标具有较高的预测精度与良好的鲁棒性。     

基于节点亲密度的链路预测算法

链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支,在不同领域中有着广泛的应用。现有的链路预测算法通常根据共同邻居节点的结构信息来度量节点对之间的相似性,忽略了节点对与其共同邻居节点之间的连接紧密程度。针对此问题,提出了一种基于节点亲密度的链路预测算法。该算法利用边聚集系数来测量节点对与其共同邻居节点之间的紧密程度,以AUC值作为链路预测的精确度评价指标。在4个真实网络上的实验结果表明,相比于其他相似性算法,所提出的算法提高了链路预测的预测精度。     

基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型

现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测，该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息，而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足。针对此问题，提出一种基于密集连接卷积神经网络（DenseNet）的链路预测模型（DenseNet-LP）。首先，利用基于网络表示学习算法node2vec生成节点表示向量，并利用该表示向量将网络节点的结构信息映射为三维特征数据；然后，利用密集连接卷积神经网络来捕捉链路结构的特征，并建立二分类模型实现链路预测。在四个公开的数据集上的实验结果表明，相较于网络表示学习算法，所提模型链路预测结果的ROC曲线下方面积（AUC）值最大提高了18个百分点。     

基于复杂网络节点重要性的链路预测算法

提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一,现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性,即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）、Resource Allocation（RA）相似性指标的基础上,充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息,提出考虑节点重要性的CN、AA、RA链路预测相似性指标。在4个真实数据集上进行仿真实验,以AUC值作为链路预测精度评价指标,实验结果表明,改进的算法在4个数据集上的链路预测精度均高于共同邻居等对比算法,能够对复杂网络结构产生更精确的分析预测。     

基于资源分配与图嵌入加权的链路预测算法

融入权重信息的加权链路预测算法大都具有更好的预测效果,现有的大多数加权算法都是基于外部权重信息,基于网络拓扑结构权重的研究较少。针对此问题,提出一种利用无权网络的结构特征生成结构权重的加权链路预测算法。首先计算资源分配指标得到网络局部结构相似性,再利用DeepWalk算法学习网络结构特征生成节点向量得到余弦相似性,将2个相似性结合定义出网络的结构权重。最后在4个数据集上进行实验,将融入权重信息的3种不同类型相似性指标W-CN、W-LP、W-RWR与对应的无权指标进行对比。结果表明,融入结构权重信息的预测算法具有更高的预测精度。     

基于拓扑稳定性的有向网络链路预测方法

作为复杂网络研究的热门方向,有向网络链路预测旨在挖掘网络中未知的连边。网络演化机制是许多链路预测方法的理论来源和依据。现有有向相似性指标计算节点间存在连边的可能性时,忽略了实际网络演化过程中节点自身拓扑稳定性和网络结构稳定性。基于此,提出了基于拓扑稳定性的预测方法。该方法首先计算趋于稳定的节点对之间的相似度,然后计算预测节点对之间的拓扑稳定性。在三个衡量标准AUC、precision和排序分下,九个真实网络中的实验分析表明,提出方法具有较高的预测精度。     

移动社交网络中基于网络中心度的链路预测方法*

移动社交网络中的链路预测是指通过已知的网络节点以及移动社交网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。基于网络中心度的思想,提出一种适用于移动社交网络的链路预测算法。在该算法中,根据节点网络中心度和共同邻居数来计算两个节点的相似性指标,两个节点的共同邻居数越多、共同邻居的网络中心度越高,则两个节点的相似度越高。另外,由于移动社交网络的动态性特征,还将考虑时间因素对预测结果的影响。将该方法与其他4种常用的链路预测方法进行比较,实验结果显示所提方法要优于其他方法。     

基于节点交互度的社会网络链路预测

链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段, 是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法, 在研究社会网络结构演化中具有现实意义. 传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测, 然而, 前者考虑指标单一导致预测精度受限, 后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用. 通过对网络拓扑结构的分析, 本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes, IDN)的社会网络链路预测方法. 该方法首先根据网络中节点间的路径特征, 引入了节点效率的概念, 从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性; 为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性, 借助分析节点间共同邻居的拓扑结构, 该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息, 提出了社会网络节点交互度的定义, 准确刻画出节点间的相似度, 从而增强网络链路的预测能力; 最后, 本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证, 实验结果表明, 相比于目前的主流算法, 本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能, 预测结果平均分别提升22%和54%. 因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.     

基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法

在具有模体特征的食物链网络、社交网络中,局部朴素贝叶斯（LNB）的链路预测方法通过准确区分每个共邻节点的贡献以提高链路预测的精确度,但忽略了每个共邻节点对所在路径的贡献不同以及网络模体结构对链接形成的作用。针对LNB链路预测方法存在的局限性问题,结合路径模体特征与朴素贝叶斯理论,提出基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法。定义模体密度以量化路径结构上模体的聚集程度。考虑路径结构上模体密度对链接形成的影响,构建每条路径的角色贡献函数,以量化每条路径结构的模体特征对节点相似性的影响。在此基础上,根据朴素贝叶斯理论与角色贡献函数推导节点相似性指标。在Football、USAir、C.elegans、FWMW、FWEW和FWFW 6个真实网络上进行实验,结果表明,该方法能有效提高预测性能且具有较优的鲁棒性,其中在具有显著模体特征的FWMW、FWEW、FWFW网络上,相比现有相似性指标中较优的Katz指标,所提相似性指标的AUC值提升了2%~7%。     

融合聚集系数的链接预测方法

许多基于网络结构信息的链接预测算法利用节点的聚集程度评估节点间的相似性,进而执行链接预测;然而,该类算法只注重网络中节点的聚集系数,没有考虑预测节点与共同邻居节点之间的链接聚集系数对节点间相似性的影响。针对上述问题,提出了一种融合节点聚集系数和非对称链接聚集系数的链接预测算法。首先,计算共同邻居节点的聚集系数,并利用共同邻居节点对应的两个非对称链接聚集系数计算该预测节点的平均链接聚集系数;然后,基于Dempster-Shafer证据理论将两种聚集系数进行融合生成一个综合性度量指标,并将该指标应用于中间概率模型（IMP）,得到一个新的节点相似性指标（IMP_DS）。在9个网络数据上的实验结果表明,该算法的受试者工作特征（ROC）的曲线下方面积（AUC）与精度值（Precision）优于共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）、资源分配（RA）指标和基于共同邻居的中间概率模型（IMP_CN）。     

结合共同邻居贡献度的节点相似性链路预测算法

链路预测是复杂网络的一个重要研究方向,基于节点相似性的链路预测方法是最为常用的一种方法。目前大部分使用节点链接紧密度的节点相似性链路预测方法,未考虑每个共同邻居节点的差异性,即不同的节点对连边的贡献度是不同的。本文提出一种结合共同邻居节点之间的节点贡献度和链接紧密度的链路预测算法。该算法首先计算共同邻居节点之间的链接信息作为节点的链接紧密度,再定义耦合度聚簇系数表示共同邻居节点贡献度,最终将二者结合。在实际数据集上的实验结果表明,该算法比4种经典的链路预测算法（CN,AA,RA和Jaccard）和基于节点链接密度的算法CNBIDE具有更好的预测精度。     

非对称信息在链接预测中的应用

针对基于节点相似性的链接关系预测中因未考虑非对称信息导致预测准确度降低的问题,提出一种新的增加非对称信息的节点相似性度量方法。首先,分析了基于共同邻居（CN）的相似性度量算法的缺陷在于仅考虑CN的数量而未考虑各自节点的所有邻居的数量;然后,将节点之间的相似性度量定义为共同节点与所有邻居节点的比值,融合节点间对称相似信息和非对称相似信息,对节点间的相似程度进行深入细致的刻画;最后,将该方法应用到复杂网络中进行链接关系的预测。在真实数据集上的实验结果表明,与目前多种基于共邻的相似性度量方法——CN、AA、资源分配（RA）相比,所提方法提升了节点相似性度量的准确性,并且可以提高复杂网络中链接关系预测的准确度。     

融合双层注意力机制的属性网络节点嵌入

属性网络嵌入旨在学习网络中节点的低维表示,具有拓扑和属性相似的节点在嵌入空间彼此接近.注意力机制能有效学习网络中节点与其邻居的相对重要性并基于邻居重要性聚合节点表示.据此,提出一种在属性网络中融合双层注意力机制的节点嵌入算法NETA,可以有效地实现属性网络嵌入.该算法首先从拓扑结构捕获直接邻居,基于属性关系捕获间接邻居...