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融合节点重要性的无监督链路预测算法
文献摘要：
提高加权网络链路预测算法精确度是研究复杂网络的基础问题之一.常用的基于局部网络结构的无监督预测方法没有考虑到重要性越高的节点越容易产生新连接,且在真实网络上中心性小的节点同样具有高度重要性.针对上述问题,提出一种融合节点重要性的无监督链路预测算法,从结构相似性和节点重要性两个角度计算新连接产生的可能性,并利用自定义系数调节影响程度.在5个真实加权网络数据集上进行实验,结果表明在解决小规模加权网络的快速预测问题上,该算法相比同类方法的预测精确度更高,有监督式链路预测方法并不适用.
文献关键词：
链路预测;节点重要性;无监督;加权网络
中图分类号：
作者姓名：
傅馨玉;顾益军
作者机构：
中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京 102600
文献出处：
引用格式：
[1]傅馨玉;顾益军-.融合节点重要性的无监督链路预测算法)[J].计算机工程与应用,2022(16):94-101
A类：
B类：
节点重要性,无监督,链路预测算法,高加,加权网络,复杂网络,基础问题,新连接,真实网络,上中,中心性,结构相似性,自定义,网络数据,小规模,快速预测,预测精确度,有监督
AB值：
0.285274
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