基于路径连接强度的有向网络链路预测方法

摘要：

链路预测旨在利用可获得的网络拓扑信息预测未知的连接关系.基于路径联系的预测方法在无向网络中取得了较好的效果.然而,在有向网络下,相同长度的路径因路径中连边方向不同会造成节点连接强度不同,传统预测方法难以区分路径异构造成的差异.鉴于此,首先以边权矩阵量化各类有向边连接强度的差异,进而为节点间不同异构的多类路径计算其连接强度,然后区分同一长度路径下各类路径的作用大小,最后综合多阶不同长度路径贡献,提出了一种基于路径连接强度的有向网络链路预测方法.在9个真实网络数据集上进行了实验,结果表明,考虑路径连接强度差异有效提高了在AUC及Precision衡量标准下的预测性能.

关键词：复杂网络;链路预测;有向路径;连接强度

所属期刊栏目：49

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61803384

在线出版日期：2022-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：216-222