郭景峰,刘苗苗,罗　旭

(1. 燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 东北石油大学 秦皇岛分校, 黑龙江 大庆 163318；3. 燕山大学 河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,河北 秦皇岛 066004)



加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测

郭景峰1,3,刘苗苗1,2,3,罗旭1,3

(1. 燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 东北石油大学 秦皇岛分校, 黑龙江 大庆 163318；3. 燕山大学 河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,河北 秦皇岛 066004)

摘要:鉴于现有大多数链接预测算法仅考虑了图的局部或全局特性,在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且有关加权网络的链接预测研究相对较少,提出新的加权社会网络链接预测算法(STNMP).引入节点对边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似度.提出路径相似性贡献的概念,定义多路径传输节点相似性,用于描述步长为2和3的所有路径及这些路径上的中间节点对于所连接的两个节点的相似性总贡献.在多个真实网络中对算法的有效性进行验证,以AUC作为评价指标,与经典相似性算法CN、Jaccard、AA等进行预测准确率的对比分析.结果显示,针对小规模社会网络,STNMP算法的预测准确率高于现有算法.

关键词：链接预测；加权社会网络；边权强度；路径相似性贡献；多路径传输节点

社会网络是高度动态的,网络中实体之间的关系不断演化发展,链接预测成为了一项热门研究,在推荐系统、信息检索、社会网络结构动态演变分析[1]、符号网络中的节点……