| 一种改进的加权网络链接预测方法 |
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| 引用本文： | 陈旭,陈可佳.一种改进的加权网络链接预测方法[J].计算机科学,2017,44(10):96-98, 108. |
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| 作者姓名： | 陈旭 陈可佳 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学计算机学院 南京210003,南京邮电大学计算机学院 南京210003 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金面上项目(61571238),国家自然科学基金青年科学基金(61302158,61302157)资助 |
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| 摘 要： | 目前,复杂网络的链接挖掘问题已得到了广泛研究,而加权网络的相关研究还较少且结果不甚理想。鉴于此,提出一种新的针对加权网络的链接预测方法,对以往方法中的加权相似性度量进行改造。新方法主要基于这一假定:链接xz为强关系而链接zy为弱关系时,链路〈x,z,y〉对节点x和 y之间形成链接的贡献最低。因此,新方法中链接xz为强关系而链接zy为弱关系时,链路〈x,z,y〉对节点x和节点y之间的相似性得分S(x,y)的贡献度的削弱程度最大。在带权网络数据集USAir和NetScience上的比较实验表明,新方法在AUC指标上具有一定的优势。
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| 关 键 词： | 加权复杂网络 链接预测 相似度指标 弱关系理论 |
| 收稿时间： | 2016/9/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/1/18 0:00:00 |
Improved Link Prediction Method for Weighted Networks |
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| CHEN Xu and CHEN Ke-jia.Improved Link Prediction Method for Weighted Networks[J].Computer Science,2017,44(10):96-98, 108. |
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| Authors: | CHEN Xu and CHEN Ke-jia |
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| Affiliation: | School of Computer Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China and School of Computer Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Weighted complex networks Link prediction Similarity index Weak ties theory |
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