【摘 要】
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当下,复杂网络领域受到越来越多研究人员的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,常常被用来作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。同时,链路预测在不同行业中也有着广泛的应用。由此,本文提出了基于聚类系数和节点中心性的链路预测算法,并对科研合作网络中科研人员未来的合作关系预测进行研究和应用。本文主要研究和工作如下:（1）提出了基于聚类系数和节点中心性的链路预测算法（CCNC算法）。
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当下,复杂网络领域受到越来越多研究人员的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,常常被用来作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。同时,链路预测在不同行业中也有着广泛的应用。由此,本文提出了基于聚类系数和节点中心性的链路预测算法,并对科研合作网络中科研人员未来的合作关系预测进行研究和应用。本文主要研究和工作如下:（1）提出了基于聚类系数和节点中心性的链路预测算法（CCNC算法）。该算法将节点中心性的思想引入到链路预测的研究当中,不仅考虑了一阶共同邻居节点的聚类系数和度中心性,而且还考虑了节点对本身的节点中心性,以综合利用网络的拓扑特征和节点特性。通过实验证明,以6个真实网络为例,与其他10种算法对比曲线下面积（AUC）和精确度（Precision）,本文的CCNC算法在预测上有着较好的表现。（2）提出了基于单模投影和CCNC的科研合作关系预测算法,并在新冠肺炎相关论文的合作者网络中进行应用和研究。首先构建出作者-论文二部图,根据作者在论文中的排名为二部图加权;其次使用单模投影的方法使共同合作过的作者之间产生联系,获得合作者的相似性度量;接着提出融合了CCNC算法和加权链路预测算法WAA的科研人员合作关系预测算法,通过实验对比在合作者网络中的预测结果均取得了不错的表现;最后通过实验确定CCNC和WAA在总算法中的比重,并与其他4种算法进行对比,本文算法取得了较好的效果。
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