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基于多元全局节点影响力指标的网络链接预测算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.33 MB | 2021-04-29

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　　多元网络通常是指节点之间存在多种维度链接关系的图结构。多元网络链接预测算法在构建相似度指标时，多数仅考虑单一维度网络的拓扑结构属性，未挖掘不同维度子网络之间存在的关联，影响链接预测的效果。针对该问题，提出一种基于多元全局节点影响力识别指标MPR的多元网络链接预测算法。通过定义一个多维度节点影响力排序指标MPR，度量多元网络空间中影响力较大的节点，并把影响力排名函数转化为潜在节点对之间的相似度得分，从而应用到多元网络链接预测场景中。在2个真实多元网络数据集上的实验结果表明，该算法的预测效果优于PR、EDC、ANC等对比算法，且具有较好的稳定性。

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