鏈路預測利用已知網(wǎng)絡節(jié)點及結構等信息預測網(wǎng)絡未知連接或未來連接。現(xiàn)有主流方法多應用于無向網(wǎng)絡,而且部分有向鏈路預測方法忽視了共同鄰居在有向網(wǎng)絡下的多樣異構特征。針對上述問題,提出了一種廣義共同鄰居算法。該方法首先對有向網(wǎng)絡定義了廣義共同鄰居,通過網(wǎng)絡中有向鄰居異構體的連邊概率衡量不同結構對連邊貢獻程度,然后利用該定義對現(xiàn)有的局部相似性指標進行了優(yōu)化,重定義8種基于廣義共同鄰居的有向相似性指標。在12個數(shù)據(jù)集上的實驗表明,所提方法在兩個衡量指標下普遍提升了現(xiàn)有預測指標性能。 

【文章來源】：網(wǎng)絡與信息安全學報. 2020,6(05)

【文章頁數(shù)】：12 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3301699