一种改进的复杂网络链路预测算法

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复杂网络的模式与演化分析具有重要的研究和应用价值,链路预测问题是其中一个研究热点.当前学者们提出了很多基于局部信息的相似性指标和链路预测算法,但是在应用于真实网络尤其是社交网络时,随着对网络宏观的演化模式与微观的链接生成机制的深入研究,链路预测算法的准确性仍有很大的提升空间.本文在现有算法基础上考虑网络同质性,分析局部结构内部的关联模式,将局部共同邻居集合根据全局最短路径信息进行建模,提出一种改进的链路预测方法:局部差异融合算法.该算法不仅保持了链接与节点之间的相似性的密切相关,而且反映了共同邻居集合内部
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