融合多元影响力节点识别指标MPR的链接预测
Computer Engineering（2020）
摘要
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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