一种基于改进Logistic模型的链路预测指标融合方法

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提出一种基于改进Logistic模型的链路预测指标融舍方法(HLP),考虑相似性指标预测结果的互补特性以及在不同网络中的重要程度,自适应赋予每个融舍相似性指标舍理的权重。采用AUC和Precision作为评价指标,在6个真实世界的网络数据集上的实验表明,融舍算法的精度均高于所用基准指标。
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