【摘要】：以經(jīng)典的Common Neighbor算法為例,提出了一種基于社區(qū)劃分的差分化節(jié)點角色的鏈路預測模型,該模型首先采用Clauset-Newman-Moore算法挖掘社會網(wǎng)絡結構屬性,同時引入節(jié)點連接度和社區(qū)整體參與度的定義,差分處理社區(qū)內(nèi)外鄰接節(jié)點和不同社區(qū)的貢獻,采用有監(jiān)督的學習訓練方法分別對社區(qū)內(nèi)節(jié)點對和社區(qū)間節(jié)點對進行鏈路預測.人工網(wǎng)絡和真實網(wǎng)絡中的實驗證明,該模型能夠提高基于相似度算法對節(jié)點對鏈路預測的準確率,并為該類模型的研究提供一種新的方案.

【相似文獻】

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