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摘要
链路预测是指通过已知的网络拓扑和节点信息来预测未来时刻节点之间的潜在关系，链路预测能够帮助在各种存在链路的应用领域更加合理地分配资源、降低资源开销.移动社会网络属于动态网络的一种，其网络结构总是随着节点和链路的出现、消失以及时间推移而不断演变.针对移动社会网络的特点，当前已有的研究使用愈加复杂的模型来分析链路之间的联系，然而复杂的模型不但空间复杂度大而且容易造成过拟合问题，为了解决以上问题，提出一种基于门控循环单元的移动社会网络链路预测方法.首先对输入数据集进行排序筛选，将目标网络划分为快照图，并按一定的规则转化为邻接矩阵形成样本集，然后基于自动编码器和门控循环单元构建预测模型，提取出移动社会网络的时间变化特征.在KONECT数据集上，与其他模型的对比实验结果表明，该方法能够保持预测性能几乎不变的情况下，使模型训练效率提升49.81%.
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