基于路径相关性的链路预测方法

作者：郭天娇; 李小丽; 刘波; 张兆南

来源：2021-03-23, 中国, ZL202110308901.7.

本发明公开一种基于路径相关性的链路预测方法,主要解决传统路径方法预测精度较低的问题。其方案是：1)在网上下载一个真实的网络数据集,获得网络的邻接矩阵；2)计算网络中所有节点对间各阶路径的总贡献；3)利用节点间各阶路径的总贡献构建节点间的相似性分值,即对各阶路径的总贡献进行非线性组合,以组合结果作为节点间的相似性分值；4)计算所有节点对的相似性分值,将所有节点对按照相似性分值从大到小排序,根据排在前面的节点对之间产生链路概率最大的相似性原理,取前m个节点对,作为被预测出的m条链路。本发明利用了更深层次且更准确的路径信息,相比传统路径方法提高了预测精度,可用于交通线路规划、指导生物实验及推荐系统。

• 单位
  西安电子科技大学