基于鄰居社區(qū)與節(jié)點重要性的鏈路預測算法.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,復雜網(wǎng)絡越來越受到關注.作為復雜網(wǎng)絡的重要研究內(nèi)容之一,鏈路預測在許多領域都有廣泛的理論價值和實際應用.本文提出了四種基于社區(qū)信息與節(jié)點重要性的鏈路預測算法.具體工作包括:（1）在社區(qū)硬劃分的基礎上提出了一種社區(qū)軟劃分方法,并結合統(tǒng)計推斷等數(shù)學工具給出了一種鏈路預測算法；（2）對網(wǎng)絡節(jié)點的微觀信息（鄰居）與中觀信息（社區(qū)）進行整合,并應用極大似然估計等概率方法,將其量化為節(jié)點間連邊的概率,進而提出了一種雙尺度的鏈路預測

2、算法；（3）對規(guī)模較小的網(wǎng)絡,提出了一種基于節(jié)點宏觀重要性指標（介數(shù)）的鏈路預測算法；（4）通過全局優(yōu)化方法將網(wǎng)絡映射到歐氏空間,將網(wǎng)絡的幾何信息（節(jié)點間歐氏距離）與局部拓撲信息（節(jié)點度）整合為節(jié)點間連邊的概率,并提出一種鏈路預測算法.
　　實驗表明,基于社區(qū)軟劃分的鏈路預測指標（算法1）較基于硬劃分的指標預測效果有所提高,這也表明軟劃分所給出的重疊社區(qū)結構更切近實際；所提出的雙尺度鏈路預測指標（算法2）的預測效果較單個指標有所提