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摘要
目前,网络节点预测的相关研究主要集中在两个方面:一是对网络中"源头节点"的定位;二是对"隐藏节点"的发现,而缺少关于新生节点预测方向的研究。针对该现状,通过采集期刊上面的论文及对应的关键词信息,构建了论文-关键词二分网络数据集,然后将二分网络加权投影为关键词关系网络,并在该网络上利用关键词组合情况预测新论文节点的产生。发现节点间存在一种互相排斥的现象,从另一方面描述网络节点间关系,结合改进的相似性算法,提出新生节点预测算法。利用论文-关键词二分网络实验数据集,对提出的节点预测算法进行验证,并与已有算法作对比,结果显示该节点预测算法对预测新生论文的产生有着更好的效果。
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