一种基于加权网络拓扑权重的链路预测方法

作者：袁榕; 宋玉蓉^*; 孟繁荣

来源：计算机科学, 2020, 47(05): 265-270.

• 复杂网络
• 拓扑结构
• 链路预测
• 相似性指标
• 结构权重

近年来,复杂网络中的链路预测问题受到越来越多的关注,链路预测的应用场景也越来越广泛,因此如何提高链路预测精度是一个重要问题。目前已提出了很多方法,其中加权相似性指标的预测方法取得了很好的效果。然而传统的加权网络链路预测方法仅考虑了链接的自然权重,忽略了链接的拓扑权重对预测精度的影响。因此,针对加权网络的链路预测,综合考虑网络中边的聚类和扩散特性并将其作为边的拓扑权重,提出了基于链接拓扑权重的WCD含权预测指标,包括WCD-CN,WCD-AA,WCD-RA和WCD-LP4个相似性指标。文中以Matlab为实验平台,在两个带权数据集(USAir,Bibble)和两个无权数据集(Pblogs,Dolphins)上进行实验,并以AUC作为评价指标。仿真结果表明,与基于自然权重的含权指标、基于簇系数的结构含权指标相比,所提算法具有更好的预测精度。

• 单位
  自动化学院; 南京邮电大学