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基于節(jié)點重要性的鏈路預測算法

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  復雜網(wǎng)絡鏈路預測是根據(jù)已知、可觀察到的節(jié)點的拓撲結構、節(jié)點屬性等特征,預測網(wǎng)絡中其他節(jié)點之間缺失的鏈接和未來可能產(chǎn)生的鏈接口。在社會網(wǎng)絡分析、蛋白質(zhì)交互作用、神經(jīng)網(wǎng)絡、電力網(wǎng)絡等領域中,鏈路預測方法可廣泛應用于分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的缺失、分析復雜網(wǎng)絡演化機制等問題,在理論和實際應用中都發(fā)揮著巨大的作用,受到各領域的科學家的廣泛關注。

  網(wǎng)絡結構鏈路預測方法主要有基于相似性的鏈路預測、基于最大似然估計的鏈路預測和概率模型等方法?;谙嗨菩缘姆椒ㄊ悄壳斑\用最多的鏈路預測算法之一,其前提是刻畫節(jié)點相似性指標,由于基于相似性的方法計算簡單、速度快、準確率高,吸引了很多研究學者的關注,但該方法在節(jié)點信息使用方面不夠充分。

  在復雜網(wǎng)絡中,一些具有重要作用的成員節(jié)點可能具有更大的影響力或者更強的信息傳播能力,網(wǎng)絡中節(jié)點的重要性可以用節(jié)點中心性來表示。由于社交網(wǎng)絡中大量活動都是圍繞一些重要成員節(jié)點開展或與其具有密切的關系,因此,節(jié)點中心性在復雜網(wǎng)絡研究中具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。楊建祥等針對無權網(wǎng)絡的介數(shù)中心性提出了快速更新算法;李靜茹等將度量節(jié)點中心性的方法應用于有權社交網(wǎng)絡中,汪明了加權網(wǎng)絡中節(jié)點中心性的有效性及作用。
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