10.3969/j.issn.1001-3695.2016.01.024
基于连续时间量子游走的链路预测方法研究
链路预测是复杂网络研究的基础问题之一,目前研究者们已经提出了许多链路预测的方法,其中大量的链路预测方法是基于经典随机游走。量子游走是经典随机游走的量子模拟。大量研究表明,在诸如图匹配、搜索等很多领域,基于量子游走的量子算法的性能远优于其对应的经典随机游走算法。但目前几乎没有关于基于量子游走的链路预测算法研究报道,提出了一种基于连续时间量子游走的链路预测方法。实验结果表明,连续时间量子游走链路预测结果的 AUC 值和经典随机游走的结果非常接近。而在 precision 和 recall 指标上,远优于经典随机游走的链路预测结果。
复杂网络、链路预测、量子游走、相似度
TP391;TP181(计算技术、计算机技术)
湖北省自然科学基金资助项目2013CFB210
2016-03-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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