陳嘉穎+于炯+楊興耀+卞琛

摘 要：提升鏈路預(yù)測精度是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)問題之一，現(xiàn)有的基于節(jié)點相似的鏈路預(yù)測指標(biāo)沒有充分利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的重要性，即節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的影響力。針對以上問題提出基于節(jié)點重要性的鏈路預(yù)測算法。該算法在基于局部相似性鏈路預(yù)測算法的共同鄰居（CN）、AdamicAdar（AA）、Resource Allocation（RA）相似性指標(biāo)的基礎(chǔ)上，充分利用了節(jié)點度中心性、接近中心性及介數(shù)中心性的信息，提出考慮節(jié)點重要性的CN、AA、RA鏈路預(yù)測相似性指標(biāo)。在4個真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實驗，以Area Under the receiver operation characteristic Curve（AUC值作為鏈路預(yù)測精度評價指標(biāo)，實驗結(jié)果表明，改進(jìn)的算法在4個數(shù)據(jù)集上的鏈路預(yù)測精度均高于共同鄰居等對比算法，能夠?qū)?fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生更精確的分析預(yù)測。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；中心性；相似性；鏈路預(yù)測；共同鄰居

中圖分類號： TP393

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-9081（2016）12-3251-05