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加权复杂网络中的权重主要表示节点与节点之间的相互作用强度。由于权重的存在,传统的基于局部结构的无权链接预测方法并不适用于加权网络。因此一部分工作尝试把传统的基于局部邻接节点结构的算法迁移到加权网络场景,但是该类算法只是利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及共邻节点互联密集程度对预测结果的影响。该文从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提出了一种集成加权聚类系数的相似度指标(WCCLP),该指标能够有效地扩大局部共邻节点结构对预测性能的影响,同时也能轻易拓展到加权局部朴素贝叶斯链接预测模型(WLNB)中。采用无监督学习的实验表明,和现有的相似度算法相比,WCCLP在多个真实数据集取得了更好的预测效果,同时在有监督学习的链接预测场景中,由WCCLP构建的特征比现有的局部相似度算法构成的特征更具判别性,同时拓展到WLNB的实验效果证明加权聚类系数的定义能够有效推广到其他模型当中。 相似文献
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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)。 相似文献
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链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部分的节点之间的链接相似性得分根据它们的边的传播概率来传播。在不同大小的真实社交网络上的实验结果证明,该算法可以取得比其他算法更精确的预测结果。 相似文献
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复杂网络中的链接预测已经在物理学和计算机科学界引起了越来越多的关注.链接预测算法可用于提取缺失信息、识别虚假交互、评估网络演化机制等.本文全面总结和分析了链接预测的应用以及主要方法,包括基于相似度、基于机器学习、基于矩阵运算和基于概率模型的方法等.此外,还介绍了在特定网络上的链接预测问题以及关于链接预测结果的评价指标,最后讨论了链接预测未来的研究方向和挑战. 相似文献
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链接预测的问题是复杂网络分析中的一个重要研究领域,已经在社会学、生物信息学、信息科学以及计算机科学等领域得到了广泛的应用。提出了一个顶点具有属性的网络链接预测的随机游走算法。在此算法中,根据顶点和属性的链接相似度定义了每一条边上的传播概率。并将顶点的属性相似度作为顶点间的相似度的初值,然后根据传输概率在网络中以随机游走的方式进行传播和更新,最终得到顶点间的相似度作为链接预测的结果得分。实验结果显示,提出的算法在顶点带属性的网络中取得了比其他算法更精确的预测结果。 相似文献
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主要针对那些实体类标号属性未知的社会网络进行链接预测.由于实体的类标号属性与具体的社会网络有关,因此具体解决对作者之间合著关系网络图的链接预测问题.首先,给出了合著关系图的结构表示,然后把一个作者是否是多产的定义为合著关系图中作者实体的类标号属性.另外,还提出了一种改进的利用有指导学习进行链接预测的方法.在改进的链接预测方法中为每对作者新引入了一个特征属性--是否至少有一个是多产的.当所要预测的合著关系图中作者实体的类标号属性不完全已知时,用改进后的ICCLP算法对合著关系进行预测,以提高链接预测的性能.改进后的ICCLP算法中采用上面提到的改进后的链接预测方法. 相似文献
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近年来,复杂网络中的链路预测问题受到越来越多的关注,链路预测的应用场景也越来越广泛,因此如何提高链路预测精度是一个重要问题。目前已提出了很多方法,其中加权相似性指标的预测方法取得了很好的效果。然而传统的加权网络链路预测方法仅考虑了链接的自然权重,忽略了链接的拓扑权重对预测精度的影响。因此,针对加权网络的链路预测,综合考虑网络中边的聚类和扩散特性并将其作为边的拓扑权重,提出了基于链接拓扑权重的WCD含权预测指标,包括WCD-CN,WCD-AA,WCD-RA和WCD-LP4个相似性指标。文中以Matlab为实验平台,在两个带权数据集(USAir,Bibble)和两个无权数据集(Pblogs,Dolphins)上进行实验,并以AUC作为评价指标。仿真结果表明,与基于自然权重的含权指标、基于簇系数的结构含权指标相比,所提算法具有更好的预测精度。 相似文献
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符号网络链接预测包括网络结构上两个节点间未知链接的可能性预测与符号预测两方面,其相关研究对于分析和理解符号网络的拓扑结构、功能及演化行为具有十分重要的意义,在个性化推荐、态度预测、蛋白质交互作用研究等领域有着重大的应用价值。文中综述了符号网络链接预测问题的研究成果,介绍了相关概念、符号网络的理论基础、常用符号网络数据集以及预测精度评价标准;将目前主要的符号网络链接预测算法按照设计思路分为有监督学习与无监督学习两大类,详细阐述了每种算法的主要思想;归纳总结了符号网络链接预测问题的特点和规律,讨论了目前存在的问题并指出了面临的挑战和未来可能的发展方向。这能为信息学、生物学、社会学等领域的相关研究人员提供有益参考。 相似文献
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在社会媒体中,用户的状态信息实时地更新,用户之间的链接结构也不断改变,这给网络的链接预测提出了严峻的挑战。传统的链接预测方法针对某一特定情景,在非预定情景中效果往往表现不佳。针对单一网路连接预测算法的不足,提出一种基于Skyline查询的社会网络链接预测方法。该算法综合运用多种网络链接预测算法,将其预测值作为被预测链接的属性向量,并将Skyline点作为链接预测的结果返回给用户。实验表明,基于Skyline查询的链接预测方法其准确性明显高于相关链接预测研究的准确性,可应用于实际的社会媒体链接预测和推荐。 相似文献
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链接预测是确定用户间关系的基本工具。通过相似性度量进行链路预测是一种常见的方法,提出一种基于相似度的链路预测算法,根据网络结构及拓扑特性来确定相似度,引入优化链路预测度量方法,将聚类系数作为网络结构性质。此外,并考虑共享邻域,得到较其他同类链路预测方法更好的性能。实验结果表明,提出的算法性能优于经典算法。结合在Facebook、Twitter与新浪微博等社交网络环境中的实验结果可知,SLP-CNP法较其他算法具有更优精度与效率。在未来的工作中,还可尝试在所提方法的基础上,提升在加权网络、有向网络和二部网络中的适用性。 相似文献