【摘 要】
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针对基于局部结构的加权链接预测算法仅仅利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及度量共邻节点互连密集程度对预测结果的影响这一问题,
【机 构】
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广东工贸职业技术学院计算机工程系,华南理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广东省科技计划资助项目(2017ZC0348);广东高校重大科研项目与成果培育计划资助项目(2017GKTSCX009);广东省优秀青年教师培养计划项目(YQ2015177)
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针对基于局部结构的加权链接预测算法仅仅利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及度量共邻节点互连密集程度对预测结果的影响这一问题,从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提出了一种集成加权聚类系数的相似度指标（WCCLP）。该指标能够有效地扩大局部共邻节点结构对预测性能的影响,同时也能轻易地拓展到加权局部朴素贝叶斯链接预测模型（WLNB）中。采用无监督学习的实验表明,WCCLP在多个真实数据集比现有的基准指标取得了更好的预测效果,拓展到WLNB的实验效果证明加
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