一种基于混合结构的动态网络链路预测算法
链路预测是一种挖掘数据之间潜在关系的重要方法。传统的链路预测算法主要基于静态网络,而现实生活中绝大多数网络是动态的,因此原有的算法性能受到了限制。文章首先在网络局部结构信息的基础上,引入节点共同邻居之间的连边信息,提出了一种混合结构相似性指标。通过建立网络的时间序列,文章将该指标与线性回归预测模型相结合,得到了一种适用于动态网络的混合结构线性回归算法。该算法充分利用了网络的时间信息与结构信息,真实的实验结果表明,混合结构线性回归算法性能优于传统的链路预测算法,具有更高的预测精度。
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