【摘 要】
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针对目前链路预测方法普遍存在精度不高、效率低等问题,提出了基于高阶路径相似度的复杂网络链路预测方法。首先,利用路径作为判别特征对复杂网络中的缺失链接进行预测,以实现资源的有效分配,并通过惩罚公共近邻对信息泄露进行限制。其次,将高阶路径作为判别特征,对种子节点对间的可用长路径实施惩罚。最后,利用多个真实复杂网络数据集进行数值算例。实验结果表明,与其他基线方法相比,所提方法具有更优的精度与效率。
【机 构】
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浙江工业大学管理学院,浙江工业大学中国中小企业研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.71173194),国家社科基金资助项目(No.20VYJ073,No.17ZDA088),浙江省社科规划重点基金资助项目(No.20NDJC10Z)。
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针对目前链路预测方法普遍存在精度不高、效率低等问题,提出了基于高阶路径相似度的复杂网络链路预测方法。首先,利用路径作为判别特征对复杂网络中的缺失链接进行预测,以实现资源的有效分配,并通过惩罚公共近邻对信息泄露进行限制。其次,将高阶路径作为判别特征,对种子节点对间的可用长路径实施惩罚。最后,利用多个真实复杂网络数据集进行数值算例。实验结果表明,与其他基线方法相比,所提方法具有更优的精度与效率。
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