李婷, 张海,2

(1.西北大学 数学学院, 陕西 西安　710127；2.中国科学院 数学与系统科学院应用数学所, 北京　100190)



基于结构加权网络的链接预测

李婷1, 张海1,2

(1.西北大学 数学学院, 陕西 西安710127；2.中国科学院 数学与系统科学院应用数学所, 北京100190)

摘要：研究社会网络中边的链接预测问题，试图根据网络中边的结构权重信息，将无权网络转换为加权网络进行研究。进而，对于一些加权网络，重新考虑其权重，分别以真实权重、结构权重以及将两者结合后的值作为网络中边的权重，研究resource allocation along local path(RALP)等指标、资源分配(RA)指标和局部路径(LP)指标在加权网络中的链接预测情况。实验结果表明，文中所提统计方法有着良好的预测效果，而且加权RALP指标的预测精度优于加权RA指标和加权LP指标。

关键词：链接预测；结构权重；统计方法

复杂系统通常都可以通过网络表示，其中节点表示系统中的个体或诸多对象，边则表示个体或对象间的关系[1-2]。随着互联网的快速发展，形成了诸如Facebook、人人网、微博等社交网络，使得人与人之间的交流变得更加便利。因此，开展此类数据分析，提取网络特征是一项非常有意义的工作。网络的社会分析也成为近年来统计学、计算机科学、物理学、社会科学等研究领域的一个热点，其中链接预测是网络分析中的一个基本问题。

链接预测是指通过网络已知的连接边及节点属性或网络结构等信息，预测未连接边的2个节点之间产生连接的可能性。近年来，基于网络结构和节点属性的链接预测方法受到广泛关注[3-4]，例如O′Madadhain等[5]利用节点属性以及网络的拓扑结构信息，建立了一个局部条件概率模型并以此进行预测；……