潘永昊，于洪涛，吴翼腾

基于复杂网络动力学模型的链路预测方法

潘永昊，于洪涛，吴翼腾

（国家数字交换系统工程技术研究中心，河南 郑州 450002）

链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分，当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富，而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络，首先构建了复杂网络动力学模型，然后给出了基于复杂网络动力学模型的链路预测节点中心性的量化评价指标，最后通过给出的节点中心性量化指标，提出了由复杂网络动力学模型定义的链路预测方法。通过在真实网络数据集上进行的实验表明，提出的链路预测方法较基准方法有明显的预测精度的提升。

复杂网络；链路预测；网络动力学

1 引言

链路预测（link prediction）[1]是复杂网络研究中的一个重要内容，主要研究网络中缺失信息的补全和网络结构的演化，具体为对网络中缺失连接、未来形成连接的预测。链路预测研究在很多领域得到了广泛的应用，如生物蛋白质结构构建[2]、社会网络结构分析[3]、网络演化机制[4-5]等。

现有的链路预测方法主要基于网络拓扑结构，如基于共同邻居[6]相似性的方法、基于路径[7]相似性的方法、层次结构模型[8]和随机分块模型[1]等。近年来，新出现的研究大多是基于网络拓扑结构的方法[9-13]。在基于网络拓扑结构的研究中，一个重要的依据是基于度中心性节点重要性评价，即对于网络中的节点，度越大，其在网络中的重要性和影响力越大。……