MapReduce 环境下的并行复杂网络链路预测

为使链路预测应用于大型复杂网络,设计并实现了一种基于MapReduce计算模型的并行链路预测算法,包含了9种基于局部信息的相似性指标,在稀疏网络上的时间复杂度为O(N).首先,在公共数据集上验证了并行算法的有效性,随着抽取因子的增加,召回率升高而准确率下降.在不同类型的10个大规模复杂网络数据集上的实验结果表明,基于MapReduce计算模型的并行链路预测算法比传统算法具有更高的效率,算法的运行时间随着并行程度的增加而下降.提出并证明了AUC(area under a receiver operating characteristic curve)评价指标的上下界,实验表明,上下界的中值和实际AUC值很接近,并且AUC评价指标侧重于预测分数值是否为0而不是分数值的大小.在网络拓扑性质中,平均聚集系数对AUC值的影响最大,并且AUC值随着网络平均聚集系数的增加而提高.