基于结构扰动与线性优化的有向网络链路预测方法

作者：李小丽; 郭天娇; 刘波; 苏海龙

来源：2021-03-23, 中国, ZL202110309745.6.

本发明公开了一种基于结构扰动与线性优化的有向网络链路预测方法,主要解决有向网络中的链路预测的预测准确性较低的问题。其方案是：1)下载一个真实的有向网络数据集,获得有向网络的邻接矩阵；2)将网络邻接矩阵分解为对称矩阵和非对称矩阵；3)将对称矩阵划分为剩余集和扰动集,并用扰动集对剩余集进行干扰,得到当前初始扰动矩阵；4)重复3)共10次取平均,并加上非对称矩阵,得到最终的扰动矩阵；5)将最终扰动矩阵作为线性优化LO算法的输入,计算相似度矩阵S；6)将S中未连接节点对的相似度按照降序排列,取前P条链路即为预测出来的有向网络链路。本发明提高了链路的预测精度,可用于各类推荐系统和交通系统。

• 单位
  西安电子科技大学