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基于拓撲連接緊密度的相似性鏈路預測算法

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  許多鏈路預測方法僅僅關注預測的準確度衡量指標,忽略了精確度衡量標準在實際應用中的重要作用,且沒有考慮共同鄰居與預測節點間緊密度對相似性刻畫的影V向。針對上述問題,提出了一種基于拓撲連接緊密度的相似性鏈路預測算法。該方法通過局部拓撲結構定義共同鄰居緊密度,并引入參數調節不同網絡中緊密程度,最終刻畫網絡節點間的相似度。6個實際網絡測試表明,相比共同鄰居(CN)、資源分配(RA)、Adamic-Adar( AA)、局部路徑(LP)、Katz等相似性指標,該算法提升了鏈路預測的預測精度。

基于拓撲連接緊密度的相似性鏈路預測算法

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