基于模体演化与社区一致性的时序链路预测方法

针对动态有向网络中的时序链路预测问题,充分分析动态有向网络中微观结构三元组模体的演化规律,使用指数平滑法季节加法（Holter-Winter-Additive）时序分析方法预测三元组模体的转换概率,引入牛顿法寻求时序分析方法中的最优参数;同时考虑到节点的社区属性对链路预测产生的影响,定义模体内节点的社区结构一致性重要指标,对三元组模体的影响力进行评估。基于此,首先使用时间序列分析方法对模体的转换概率进行预测,进而结合模体社区结构一致性的指标提出一种新的链路预测方法。使用不同的方法在三个真实的有向网络中进行验证,实验结果显示该方法能够达到更好的链路预测效果。