【摘 要】
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社会网络中节点属性等外部信息的不可靠性及难获取性，使得社会网络的链路预测方法都集中在网络的拓扑结构信息上，并且常用的链路预测方法往往只利用了网络的局部拓扑信息．此外，社
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武昌理工学院信息工程学院
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社会网络中节点属性等外部信息的不可靠性及难获取性，使得社会网络的链路预测方法都集中在网络的拓扑结构信息上，并且常用的链路预测方法往往只利用了网络的局部拓扑信息．此外，社会网络的静态链路预测方法忽视了网络演化趋势信息，影响了预测精度．基于以上现状，结合节点间共同邻居相似性指标及偏好连接相似性指标，提出一种基于混合相似性指标的网络动态链路预测方法．该方法提出一种基于网络局部信息的混合相似性指标，为已存在链接分配一个影响力衰减因子并将其引入混合相似性指标进行计算，进而根据该混合相似性指标预测链路．实验结果表明用
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