论文摘要
针对现有多数链路预测算法准确度较低的问题,在网络全局与局部特征相结合基础上,提出一种基于归一化共同邻居与局部聚类(NCNLC)相似性指标的链路预测算法。通过分析节点NCNLC属性的相似性指标,为节点间的连边分配累积影响因子。仿真结果表明,与LAS指标相似性算法相比,该算法具有较高的预测准确度,能够有效地进行时序有向社会网络中的链路预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨瑞琪,张月霞
关键词: 时序有向社会网络,链路预测,共同邻居,局部聚类,相似性指标
来源: 计算机工程 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 北京信息科技大学信息与通信工程学院
基金: 国家自然科学基金(51334003,61473039),北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划(CIT&TCD201504058)
分类号: O157.5
DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049608
页码: 197-201
总页数: 5
文件大小: 1283K
下载量: 152
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标签：时序有向社会网络论文; 链路预测论文; 共同邻居论文; 局部聚类论文; 相似性指标论文;