【摘 要】
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为使链路预测应用于大型复杂网络，设计并实现了一种基于MapReduce计算模型的并行链路预测算法，包含了9种基于局部信息的相似性指标，在稀疏网络上的时间复杂度为D（加．首先，在公共数
【机 构】
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北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室
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为使链路预测应用于大型复杂网络，设计并实现了一种基于MapReduce计算模型的并行链路预测算法，包含了9种基于局部信息的相似性指标，在稀疏网络上的时间复杂度为D（加．首先，在公共数据集上验证了并行算法的有效性，随着抽取因子的增加，召回率升高而准确率下降．在不同类型的10个大规模复杂网络数据集上的实验结果表明，基于MapReduce计算模型的并行链路预测算法比传统算法具有更高的效率，算法的运行时间随着并行程度的增加而下降．提出并证明了AUC（area under a receiver operating
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