【摘 要】
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链路预测旨在通过已知的网络结构信息预测网络中未连接的两个端点是否会产生链接,现有的链路预测方法主要基于两端点之间的连接关系,忽略了端点自身活跃程度对链接产生的不同
【机 构】
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山西大学大数据科学与产业研究院; 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室; 山西大学计算机与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672332,61432011,U1435212)资助;山西省海外归国人员研究项目(2017023)资助;山西省高校优秀创新团队项目资助;山西青年三晋学者项目资助
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链路预测旨在通过已知的网络结构信息预测网络中未连接的两个端点是否会产生链接,现有的链路预测方法主要基于两端点之间的连接关系,忽略了端点自身活跃程度对链接产生的不同影响.本文从度中心性、介数中心性、接近中心性、Pagerank四个角度来刻画端点的活跃程度,通过大量的实证分析发现端点越活跃,它产生链接的可能性越大,其中,度中心性和Pagerank大的端点容易产生更多的链接.因此,本文在基于端点间连接关系基础上考虑端点活跃性,提出了一类基于端点活跃性的链路预测方法,并在8个真实网络数据上进行实验,此类方法的预测精度比原有指标有较大的提高.
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