计算机工程

作者：杨瑞琪,张月霞

单位：北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101

关键词：时序有向社会网络,链路预测,共同邻居,局部聚类,相似性指标

基金：国家自然科学基金(51334003,61473039);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划(CIT&TCD201504058)。

针对现有多数链路预测算法准确度较低的问题,在网络全局与局部特征相结合基础上,提出一种基于归一化共同邻居与局部聚类(NCNLC)相似性指标的链路预测算法。通过分析节点NCNLC属性的相似性指标,为节点间的连边分配累积影响因子。仿真结果表明,与LAS指标相似性算法相比,该算法具有较高的预测准确度,能够有效地进行时序有向社会网络中的链路预测。

来源：2019年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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