基于连续时间量子游走的链路预测方法研究

摘要：

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。

关键词：复杂网络、链路预测、量子游走、相似度

分类号：TP391;TP181(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金资助项目2013CFB210

在线出版日期：2016-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：104-107