链路预测论文：链路预测加权网络结构相似性

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基于局部信息节点相似性链路预测算法的分析与研究

优先连接算法（ＰｒｅｆｅｒｅｎｔｉａｌＡｔｔａｃｈｍｅｎｔ）是一种利用节点度作为相似性指标的算法。利用此算法可以生成无标度网络，在此类网络中，新边的加入会优先考虑度较大的节点作为两个端点，因此节点对度乘积大小就成为是否生成新边的重要依据。
（１）共同邻居指标（ｃＮ）：Ｓｘｙ＝ｌｒ（ｘ）ｎｒ（ｙ）ｌ
（２）ｓａｌ。指标：＝
Ｓｘｙ＝∑
—
上式中，ｒ（ｘ）为节点Ｘ的邻居，ｋ（ｘ）＝｛ｒ（ｘ）｛为节点ｘ的度。
３实验仿真
我们利用６种真实网络数据对上述１０种基于节点相似性链路预测算法进行模拟仿真并对实验结果进行分析。６种网络分别是：蛋白质作用网络（ＰＰＩ）、科研合作网ｓ１、美国电网（Ｇｒｉｄ）、政治家博客网（ＰＢ）、路由网络（ＩＮＴ）以及美国航空网络（ＵＳＡｉｒ）。
Ａｄａｍｉｃ—Ａｄａｒ（ＡＡ）指标考虑了两节点共同邻居的度，即，度小的共同邻居节点的贡献大于度大的共同邻居节点。ＡＡ指标根据共同邻居节点的度为每个节点赋予一个权重值，该权重值等于该节点度的对数分之一，即１／ｌｏｇｋ（ｋ为节点度）。
【关键词】链路预测节点相似性ＡｕＣ
链路预测作为网络科学中的新兴研究方向，近年来受到越来越多研究者们的关注。链路预测具有极高的应用价值和理论研究意义。研究者们可以利用链路预测技术在蛋白质网络中节省大量的人力和物理去验证蛋白质之间的相互作用关系，同时，研究者们发现链路预测在社会网络中也具有极大意义，它不仅可以预测社会个体在今后是否会出现联系，还可以在丢失部分社会个体信息的情况下还原出网络的初始状态。

链接预测算法在社交网络中的应用

链接预测算法在社交网络中的应用社交网络是现代人们交流和展示自己的主要平台之一。

随着社交网络的日益普及，人们在平台上产生的各种数据也越来越庞大，其中包括大量的链接数据。

链接预测算法就是利用这些数据去预测人们在社交网络中新增加的链接。

本文将探讨链接预测算法在社交网络中的应用。

一、链接预测算法的基本原理链接预测算法主要基于社交网络的两个基本概念：结构相似与路径。

结构相似是指在社交网络中，两个节点的邻接节点相似，意味着它们之间存在相似的连接。

路径是指在社交网络中，两个节点之间的路径，对于链接预测算法而言，它主要利用路径来探索节点的连接关系。

链接预测算法的基本思路是寻找社交网络中存在而没有建立的链接，通过预测未来的链接可以更好地发掘社交网络的价值。

常用的链接预测算法包括：共同邻居算法、贝叶斯分类器、基于路径的算法、基于时间的算法等。

二、链接预测算法在社交网络中的应用链接预测算法的应用可以分为两个方向：一是在社交网络的推荐系统中，二是在社交关系的分析中。

1. 社交网络推荐系统推荐系统是社交网络中广泛使用的一种技术，它通过算法对用户数据进行分析，然后为用户推荐他们可能感兴趣的内容和服务。

链接预测算法可以作为推荐系统中的一个重要的组成部分，为用户提供更加智能化、精准化的链接推荐服务。

具体而言，链接预测算法能够为用户推荐那些结构相似或路径相似的用户，帮助用户发现那些与自己非常相似的新链接。

这些链接对于用户来说可能非常有价值，尤其是对于那些比较社交化的用户而言，通过链接预测算法发现的新链接很可能是他们所需要的。

2. 社交关系的分析链接预测算法也可以应用于社交关系的分析中。

在社交网络中，用户之间的关系是非常复杂的，同时也是非常重要的资源。

链接预测算法能够发掘这些资源的潜在价值，并帮助用户建立更加合适的社交关系。

具体而言，链接预测算法能够为用户分析自己的社交网络，帮助用户发现那些在自己的网络中有潜在链接的节点。

这些节点可能会成为用户未来的朋友或是合作伙伴。

基于复杂网络的链路预测研究

基于复杂网络的链路预测研究随着全球信息化进程的不断推进，互联网已经成为人们获取信息及交流的重要平台。

在这个互联网时代，复杂网络已经成为了网络关系研究的一个重要方向，其中链路预测是一个极具潜力的研究领域。

复杂网络是由众多的节点和链接组成的，它的网络结构非常复杂，难以直接进行分析。

因此，链路预测是一项关键的任务，它可以用来预测节点之间未来可能存在的连接。

这一任务的重要性在于，通过链路预测，我们可以识别出潜在的社交群体、网络犯罪团伙等，从而防止社交事件、打击犯罪活动。

在实践中，基于复杂网络的链路预测通常分为两种方法：基于相似性和基于机器学习的方法。

基于相似性的方法在网络中寻找相似的节点，然后将它们连接起来。

而基于机器学习的方法则是通过训练模型，例如神经网络、支持向量机（SVM）等，来预测未来可能的链接。

这两种方法各有优缺点，其应用范围也不同。

在基于相似性的方法中，常用的算法包括常用邻居方法（common neighbor）、资源分配指数（resource allocation index）、优先接近度指数（preferential attachment index）等。

这些算法都是基于节点之间的共同特征进行链路预测的。

例如，常用邻居方法是利用节点之间的共同邻居数量，认为节点之间邻居数量越多，则它们之间的连边越可能存在。

资源分配指数则根据节点间的资源分配情况来判断它们连边的可能性。

而优先接近度指数则是依据节点度数的大小来进行链路预测的。

与相似性方法相比，基于机器学习的方法更重视节点属性的多样性。

这种方法不仅考虑了节点之间的共同特征，还从节点属性、网络拓扑结构等方面综合分析，利用机器学习算法预测链路。

常用的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等。

这些机器学习算法所需要的节点属性数据可以通过网络中的节点特征进行获取，例如节点的度数、介数中心性、紧密度等。

在链路预测的实践中，需要注意一些问题。

首先，节点的属性特征应该充分考虑，尽可能多地提取网络中的隐性信息。

基于相似性指标的链路预测方法

2019年第10期信息通信2019 (总第202期)INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.No202)基于相似性指标的链路预测方法熊涛(南昌航空大学，江西南昌330063)摘要：预测网络缺失的链接或者未来可能出现的链接对于挖掘网络中重要信息及分析网络演化机制有着重要的意义。

过去的几十年，许多来自不同领域的学者提出了许多方法解决链路预测问题。

文章总结了近年来基于相似性指标的链路预测方法及链路预测方法在现实网络中的典型应用。

文章根据相似性指标所考虑的信息的不同，分析了四类基于相似性指标的链路预测方法。

关键词:缺失边;链路预测;相似性指标;网络演化;现实网络中图分类号：O157.5文献标识码:A文章编号：1673-1131(2019)10-0007-03Link Prediction Methods Based On Similarity Index Abstract:Predicting missing links in the network or possible future links is important for mining important information in the realnetworks and analyzing the evolution mechanism of t he network evolution.In the past few decades,many scholars from different fields have proposed many methods to solve the link prediction problem.This paper summarizes the link prediction methods based on similarity indicators in recent years.Based on the information considered by the similarity index,this paper analyzes four types of link prediction methods based on similarity indicators.Key words:Missmglmks;linkprediction;similarityindex;networkevolution;real networks网络由节点集合和边集合组成，其中节点表示网络中的单一个体，边表示节点之间的关系。

一种基于节点相似性的链接预测算法

摘要：针对社会网络中节点关系预测困难的问题，提出了一种新的链接预测算法：邻居关系权值算法。该算法将共同邻居节点与其他邻居节点之间的边赋予不同的权值，进而计算被预测节点之间的相似性。算法通过５个社会网络数据集进行实验，采用ＡＵＣ（ａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ）指标和Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ指标评价其效果。实验表明新算法的预测准确率整体上高于已有的基于节点相似性的链接预测算法，同时该算法保持了较低的时间复杂度。关键词：社会网络；链接预测；节点相似性；邻居关系权值
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｎｏｄｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ；ｎｅｉｇｈｂｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｅｉｇｈｔ
随着计算机技术的快速发展，人们开始使用计算机对社会网络进行相关的分析和深入的研究。现阶段，针对社会网络的链接预测成为了一个重要的研究热点。链接预测的目的是找到网络中没有被观察到的链接或在未来的一段时间内可能出现的链接＿１］。链接预测可以应用到科学研究、商业决策、好
ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｄａｔａｓｅｔｓ，ａｎｄｕｓｅｓＡＵＣ（ａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ）ｉｎｄｅｘａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｄｅｘｔＯｉｎｄｉ — ｃａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔ．Ｉｔｉｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｍｕｃｈｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｎｃｙｔｈａｎｔｈｏｓｅｋｎｏｗｎａｌｇｏｒｉｔｍｓｈ，ａｎｄｋｅｅｐｓｌｏｗｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．

基于节点相似性的二阶链路预测方法

第 23卷第 1期2024年 1月Vol.23 No.1Jan.2024软件导刊Software Guide基于节点相似性的二阶链路预测方法刘臣，王嘉宾（上海理工大学管理学院，上海 200093）摘要：复杂网络中基于节点相似性的链路预测算法通常根据两个节点之间的相似度，预测节点对之间是否存在链路。

提出基于节点相似性的二阶链路预测方法，判别节点对之间是否存在未连接的节点，并补全节点对之间的二阶链路。

同时，提出二阶链路预测指标，计算已知节点与其他并不存在链路的节点之间的相似性，并构建二阶可达网络保留原始网络中的二阶链路信息。

实验结果表明，该方法能够在真实的网络数据中找到节点对之间的缺失节点，并补全可能存在的二阶链路。

不同的链路预测指标在4个不同网络中的性能表现有所不同，所有实验中的最佳精确率达83.7%。

关键词：复杂网络；二阶链路预测；可达网络；相似性指标；公共近邻DOI：10.11907/rjdk.222457开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391；O157.5 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2024）001-0097-06Second-order Link Prediction Method Based on Node SimilarityLIU Chen， WANG Jiabin（Business School， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China）Abstract：Link prediction algorithm based on node similarity usually predicts whether there is a link between node pairs according to the simi⁃larity between two nodes. A second-order link prediction method is proposed to determine if there is an unconnected node between node pairs，and then complete the second-order links between node pairs. The second-order link prediction index is used to calculate the similarity be⁃tween known nodes and other nodes that do not have links， and the second-order reachable network is constructed to retain the second-order links in the original network. The experimental results show that the missing nodes between node pairs can be identified in real network data and their second-order links can be completed. The performance of different link prediction indices varies across four different networks， and the best precision rate reaches 83.7% in all experiments.Key Words：complex network； second-order link prediction； reachable network； similarity index； common neighbor0 引言现实世界中的很多复杂系统，如社交关系、交通运输、生物系统、信息系统等，都可以建模为网络。

复杂网络中的链路预测算法研究与应用

复杂网络中的链路预测算法研究与应用随着信息时代的到来，社交网络、生物网络、交通网络等复杂网络的规模和复杂性不断增加。

在这些网络中，链路（边）的预测成为一项重要的任务，旨在通过已有的网络结构信息，预测未来可能存在的链路，从而洞察网络的演化规律、探索网络的隐含关系。

一、链路预测算法的研究进展近年来，学术界和工业界都对链路预测算法进行了广泛的研究和探索。

传统的链路预测算法主要基于相似性原理，通过计算节点对之间的相似性指标（如共同邻居、Jaccard系数、Adamic/Adar指数等），来衡量节点对之间可能存在的链接。

然而，由于复杂网络的特殊性，传统的相似性原理算法在链路预测任务中存在诸多问题，例如无法处理高度稀疏网络、忽视了节点之间的联系强度等。

为了克服传统算法的局限性，研究者们提出了各种新的链路预测算法。

其中一类常见的方法是基于机器学习的算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、随机森林（RF）等。

这些算法通过学习已知链路属性与节点特征之间的关系，在预测未知链路时进行推断。

此外，还有一些基于社区结构、网络结构等特征的算法被提出，如基于社区信息的算法、基于路径的算法等。

二、链路预测算法的应用领域链路预测算法在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1. 社交网络：社交网络中的链路预测可以帮助我们发现可能有潜在关系的人物，为社交平台的推荐系统提供更准确、个性化的推荐结果。

例如，在微博平台上，可以通过预测两个用户之间是否存在链接，提供更精准的用户推荐、好友推荐等服务。

2. 生物网络：在生物网络中，链路预测可以帮助我们理解蛋白质相互作用网络、基因调控网络等生物过程中的关键因素和相互关系。

通过预测蛋白质之间的相互作用，有助于研究疾病的发生机制、药物研发等领域。

3. 交通网络：链路预测在交通网络中的应用可用于预测城市道路的流量、拥堵情况和交通状况。

基于链路预测的交通优化算法可以帮助城市规划者和交通管理部门制定更合理的交通规划和交通流管理策略，提高城市交通效率和安全性。

网络拓扑知识：基于网络拓扑的链路预测算法

网络拓扑知识：基于网络拓扑的链路预测算法近年来，随着网络规模的不断扩大和各种网络应用的快速发展，网络拓扑的研究日益受到关注。

网络拓扑是指一个网络的结构和连接方式，它对网络的性能和功能有着重要影响。

因此，研究网络拓扑的基础和特性对于优化网络性能、提高网络效率、预防网络安全风险具有重要意义。

链路预测算法就是一种基于网络拓扑的预测算法，主要用于预测一个网络中两个节点之间是否存在连通关系。

链路预测算法在许多领域都有着广泛的应用，如社交网络、信任网络、生物信息等。

在实际应用中，如何预测两个节点之间是否存在连通关系，以及如何准确地预测链路的存在性，一直是一个具有挑战性的问题，而链路预测算法正是为解决这个问题而被提出的。

链路预测算法的主要目的是利用已有的网络拓扑结构，预测不同节点间添加新边的可能性，从而可以用于社交网络中预测关系的建立和信任网络中的可信度判断等应用场景中。

而在预测这种连通关系的过程中，一些基本原理和技术是需要用到的。

首先，在链路预测算法中，必须找到一种合适的拓扑表示方式，以将网络形态呈现出来，这是进行任何预测算法之前的先决条件。

这一步通常会使用矩阵或者图等方式来表示已有网络结构中的节点与边。

其次，链路预测算法中要使用的一些核心原理和技术包括了：1.基于相似性的链路预测算法基于相似性的链路预测算法，主要是通过节点之间的相似度计算来判断节点之间是否存在连通关系，并在此基础上预测链路的存在性。

这种算法可以使用一些度量标准，例如余弦相似度或者皮尔逊相关系数等来计算节点之间的相似度，从而实现基于相似度的链路预测。

2.基于统计模型的链路预测算法基于统计模型的链路预测算法是一种通过对已有网络结构进行数学建模，利用概率统计原理进行链路预测的算法。

这种方法可以用网络拓扑的性质来估计链路的存在概率，并且可以应用于不同类型和规模的网络中。

3.基于机器学习的链路预测算法基于机器学习的链路预测算法是建立在已有网络结构中的各种节点和边的属性上进行预测的算法。

基于局部结构相似性的链路预测方法

1.1 研究背景及意义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 国内外研究现状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
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10635
学号 112017321002689
硕士学位论文
基于局部结构相似性的链路预测方法
论文作者：刘天宇指导教师：贾韬学科专业：计算机应用技术研究方向：链路预测提交论文日期： 2020 年 10 月论文答辩日期： 2020 年 11 月学位授予单位：西南大学
年〇月
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摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I ABSTRACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III 第 1 章绪论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

链路预测方法与网络结构的相关性

ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＬｉｎｋＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄａｎｄＮｅｔｗｏｒｋＳｔｒｕｃｔｕｒｅ
ＬＩＱｉ－ｑｉ．ＸＵＭｉｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓｎｄａＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，
Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１０６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｂｒａｎｃｈｏｆｄａｍｍｉｎｉｎｇ，ｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｍａｎｙｙｅａｒｓｉｎｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｆｉｅｌｄ，ａｎｄａｖａｒｉｅｔｙｏｆｌｉｋｎｐｍｄｉｃｉｆｏｎ
理论依据。通过实验计算出常见链路预测方法在每个网络上的预测准确度，发现链路预测方法的预测准确度在不同结构的网络中是不同的，结合网络的结构对实验结果进行分析，并据此提出了一种简单的链路预测方法选择方案。
关键词：复杂网络；链路预测；网络结构；相似性
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－６２９Ｘ（２０１７）１２－００５７－０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－６２９Ｘ．０１２７．１２．０１３

链路预测综述

链路预测综述链路预测是指在一个网络中，预测两个节点之间是否存在一条边。

链路预测在社交网络、生物网络、交通网络等领域都有广泛的应用。

本文将对链路预测的方法进行综述。

一、基于相似度的方法基于相似度的方法是最简单的链路预测方法之一。

该方法通过计算节点之间的相似度来预测节点之间是否存在边。

常用的相似度计算方法有余弦相似度、Jaccard相似度等。

该方法的优点是简单易懂，计算速度快，但是在处理大规模网络时，效果不佳。

二、基于随机游走的方法基于随机游走的方法是一种基于图的方法。

该方法通过模拟随机游走的过程，来预测节点之间的连边概率。

常用的随机游走算法有PageRank算法、HITS算法等。

该方法的优点是可以处理大规模网络，但是需要较长的计算时间。

三、基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种基于数据的方法。

该方法通过训练一个分类器来预测节点之间是否存在边。

常用的机器学习算法有支持向量机、随机森林等。

该方法的优点是可以处理大规模网络，且预测准确率较高。

四、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是一种新兴的链路预测方法。

该方法通过构建一个深度神经网络来预测节点之间是否存在边。

常用的深度学习算法有卷积神经网络、循环神经网络等。

该方法的优点是可以处理大规模网络，且预测准确率较高。

综上所述，链路预测是一个重要的研究领域，有多种方法可以用来预测节点之间是否存在边。

不同的方法适用于不同的网络，需要根据具体情况选择合适的方法。

未来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的链路预测方法将会得到更广泛的应用。

基于网络嵌入和关联相似性的链路预测算法

近年来，复杂网络理论体系不断发展完善，如何利用已有的网络预测缺失或者未来可能出现的关系，分析和探索这些数据的潜在价值已经成为研究热点。

该问题也被称为链路预测，对认识和了解复杂网络结构具有重要意义。

复杂网络链路预测问题的研究则是对真实世界网络的进一步剖析。

其中，网络由节点和连接节点之间的连边组成，通常情况下，节点可以表示社交网络中的个人、蛋白质相互作用网络中的蛋白质、购买商品的客户等等，连边则表示两个节点之收稿日期：2019-05-16基金项目：国家自然科学基金资助项目（61303108）作者简介：冯仁君（1989—），男，江苏盐城人，硕士，工程师，研究方向：计算机网络，信息安全，智能软件。

†通讯联系人，E-mail ：***************基于网络嵌入和关联相似性的链路预测算法冯仁君†，陈海雁，王芳（国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司，江苏苏州215004）摘要：链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支，在不同领域中有着广泛的应用，而且通过进一步提取网络结构信息可以提高链路预测的精度。

提出了一种基于结构深度网络嵌入和关联相似性的链路预测算法（Structural Deep Correlation Similarity Network Embedding ，SDCSNE ）。

SDCSNE 算法结合了网络嵌入捕捉高维非线性网络结构的特征，将网络映射到向量空间中，这些映射向量的内积即为对应节点的相似性，并保持了全局和局部的网络结构，获得了更加稳定的网络结构信息；SDCSNE 算法还融入了节点的关联性，以提高预测的准确性。

实际结果表明，在链路预测任务中，SDCSNE 算法具有良好的性能。

关键词：链路预测；复杂网络；相似性；网络嵌入；关联中图分类号：TP309文献标识码：ALink Prediction Algorithm Based on Network Embeddingand Correlation SimilarityFENG Ren-jun †，CHEN Hai-yan ，WANG Fang（Suzhou Power Supply Branch ，State Grid Jiangsu Electric Power Limited Company ，Suzhou ，Jiangsu 215004，China ）Abstract ：Link prediction ，as an important branch of complex network analysis ，has been widely used in different fields.A linkprediction algorithm （SDCSNE ）based on structural depth network embedding and association similarity is proposed.The algorithm combines the characteristics of network embedding to capture the high-dimensional nonlinear network structure ，and maps the network to the vector space.The inner product of these mapping vectors is the similarity of the corresponding nodes ，and maintains the globaland local network structure ，so as to obtain more stable network structure information.The SDCSNE algorithm also incorporates the relevance of nodes to improve the accuracy of prediction.The practical results show that SDCSNE algorithm has good performance in link prediction.Key words ：link prediction ；complex networks ；similarity ；network embedding ；correlation第39卷第2期2020年6月计算技术与自动化Computing Technology and AutomationVol.39，No.2Jun.2020文章编号：1003—6199（2020）02—0114—05DOI ：10.16339/ki.jsjsyzdh.202002023冯仁君等：基于网络嵌入和关联相似性的链路预测算法间是否存在联系或者是否发生作用。

链路预测综述

链路预测综述链路预测是网络科学中一个重要的研究领域，它旨在通过分析已知网络结构的一部分，预测未知部分的连接关系。

链路预测在社交网络、生物网络、信息网络等领域都有广泛的应用，可以帮助我们理解网络的演化、推荐系统的设计等问题。

本文将对链路预测的方法和应用进行综述，以便读者了解该领域的最新研究动态。

一、链路预测方法链路预测方法可以分为基于相似性度量和基于机器学习的方法两大类。

基于相似性度量的方法主要是通过计算节点之间的相似性度量来预测它们之间的连接概率。

常用的相似性度量包括共同邻居数、Jaccard系数、Adamic/Adar系数等。

这些方法简单直观，但在处理大规模网络时计算复杂度较高。

基于机器学习的方法是利用已知网络结构的一部分作为训练集，通过学习网络的拓扑特征来预测未知连接。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

这些方法可以通过特征工程和模型优化来提高预测准确性，但需要大量的训练数据和计算资源。

二、链路预测应用链路预测在社交网络分析中有广泛的应用。

例如，在社交网络中预测用户之间的好友关系可以用于推荐系统和社交网络分析。

此外，链路预测还可以应用于生物网络分析，例如预测蛋白质之间的相互作用关系，有助于理解细胞内部的信号传导和代谢途径。

在信息网络中，链路预测可以用于预测用户的购买行为和网页的点击行为，从而提高个性化推荐和广告投放效果。

三、链路预测挑战与未来发展方向链路预测面临着一些挑战，例如数据稀疏性、噪声干扰和动态网络演化等。

为了解决这些问题，研究者们提出了一系列改进方法，如基于深度学习的链路预测、基于时序模型的链路预测等。

此外，随着社交网络、生物网络等领域数据的不断积累，链路预测方法的研究也将更加深入和广泛。

未来的发展方向包括利用多源数据进行链路预测、融合网络结构和属性信息进行链路预测、研究动态网络的链路预测等。

同时，结合深度学习、图神经网络等新兴技术，可以进一步提高链路预测的准确性和效率。

链路预测的若干基础问题探讨

链路预测的若干基础问题探讨目录1. 链路预测概述 (2)1.1 链路预测的定义 (2)1.2 链路预测的意义 (4)2. 链路预测的基本方法 (5)2.1 基于统计学的方法 (6)2.1.1 频率分析法 (7)2.1.2 贝叶斯网络法 (8)2.1.3 ARIMA模型法 (9)2.2 基于机器学习的方法 (10)2.2.1 支持向量机法 (11)2.2.2 决策树法 (13)2.2.3 随机森林法 (14)2.3 基于深度学习的方法 (15)2.3.1 循环神经网络法 (16)2.3.2 长短时记忆网络法 (17)2.3.3 自编码器法 (18)3. 链路预测的应用场景 (20)3.1 电商平台用户行为预测 (21)3.2 社交网络关系预测 (22)3.3 交通运输路径预测 (23)4. 链路预测的问题与挑战 (25)4.1 数据质量问题 (26)4.2 特征选择问题 (28)4.3 模型评估问题 (29)5. 链路预测的未来发展 (30)1. 链路预测概述链路预测旨在预测图中可能存在的但尚未观察到的连接。

它是图数据分析领域一个重要的课题，在广泛的应用场景中扮演着关键角色。

从本质上讲，链路预测试图揭示图结构中的潜在关系和蕴含信息，并以此作为依据，推断出新边存在的可能性。

例如，在社交网络中，链路预测可以帮助我们识别潜在的朋友或合作夥伴；在生物网络中，它可以预测蛋白质相互作用或基因调控关系；在知识图谱中，它可以推断出实体之间的关联和知识链接。

链路预测方法通常依赖于图结构的特征和节点之间的关系模式。

这些特征例如节点的度数、邻居节点的结构、节点之间的路径长度等。

研究者提出了各种各样的链路预测算法，涵盖了基于矩阵分解、基于局部结构和基于图神经网络等多种范式。

随着图数据的规模和复杂性不断增加，链路预测的研究也面临着诸多挑战和机遇，例如提高预测准确性、处理稀疏图和动态图、以及探索新颖的算法和模型。

1.1 链路预测的定义链路预测是网络科学中的一个关键问题，它旨在基于网络中的现有信息来预测节点之间尚未发生的联系。

利用链路预测推断网络演化机制

利用链路预测推断网络演化机制链路预测是一种基于网络拓扑结构的分析方法，用于推断网络演化机制和预测未来可能的网络连接。

它的目标是通过已有的网络拓扑信息，预测未来可能出现的新连接，并揭示网络演化的规律和机制。

链路预测在许多领域都有广泛的应用。

在社交网络中，它可以用于预测未来的好友关系，分析社交网络的演化规律。

在生物网络中，链路预测可以帮助揭示蛋白质相互作用网络中尚未被发现的连接，推断功能相似的蛋白质。

在互联网和通信网络中，链路预测可以预测网络中可能出现的点对点通信链路，帮助网络优化和设计。

链路预测的关键是利用已有的网络拓扑结构信息。

通常，这些信息可以通过已有的网络数据集获得。

在社交网络中，通常可以通过用户好友关系数据获得网络拓扑结构；在生物网络中，可以使用已知的蛋白质相互作用数据构建网络拓扑；在互联网和通信网络中，可以使用网络路由信息获得网络拓扑。

根据不同的网络类型和应用场景，可以选择不同的网络数据集作为基础。

基于已有网络拓扑信息，链路预测方法通常分为两大类：基于结构的方法和基于内容的方法。

基于结构的方法主要基于节点和边的拓扑结构特性进行预测。

常用的结构特性包括节点的度中心性、介数中心性、聚类系数等。

通过分析节点和边的结构特性，可以推断出潜在的连接，预测网络中可能形成的新链路。

除了基于结构和内容的方法，还有一些混合方法融合了结构和内容的信息进行链路预测。

这些方法通过综合考虑节点和边的结构特性和属性信息，提高了预测的准确性和可靠性。

总之，链路预测是一种基于网络拓扑结构的分析方法，可以帮助我们推断网络的演化机制，预测未来可能的网络连接。

它在社交网络、生物网络、互联网和通信网络等领域都有广泛的应用。

通过分析已有的网络拓扑信息，从结构和内容的角度出发，可以揭示网络的演化规律，丰富我们对网络的认知，并为网络设计和优化提供指导。

链路预测技术在移动通信网络中的应用研究

链路预测技术在移动通信网络中的应用研究在移动通信网络中，链路预测技术被广泛应用于网络优化、资源管理和故障诊断等方面。

本文将对链路预测技术在移动通信网络中的应用进行研究和探讨，深入分析其原理和优势，并举例说明其具体应用。

移动通信网络中的链路预测技术是一种通过对网络数据进行分析和建模，预测未来链路状态的技术。

它通过分析历史网络数据和链路参数，以及考虑到各种外部因素的影响，利用机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，预测未来链路的质量、可用性和传输速率等性能指标。

链路预测技术在移动通信网络中的应用有多个方面。

首先，在网络优化方面，链路预测技术可以帮助网络运营商优化网络资源的分配和调度，提高网络性能和服务质量。

通过预测链路状态，网络运营商可以更好地配置网络资源，合理调整网络拓扑结构，并提前采取措施来减轻拥塞和提高网络容量。

此外，链路预测技术还可以帮助网络运营商自动化管理网络，提高网络运维和维护的效率。

其次，在资源管理方面，链路预测技术可以用于优化网络带宽的分配和调度，确保网络资源的高效利用。

通过对链路状态的预测，网络运营商可以根据预测结果来分配带宽资源，并动态调整带宽分配策略，以满足用户的需求和提供更加稳定可靠的通信服务。

链路预测技术还可以辅助移动终端设备进行智能决策，根据预测结果优化数据传输路径，提高移动终端的功耗和数据传输效率。

此外，链路预测技术还在故障诊断方面具有重要应用。

在移动通信网络中，链路故障是造成网络中断和通信质量下降的主要原因之一。

通过链路预测技术，网络运营商可以提前发现链路故障的迹象，预测链路的可用性和传输状况，及时采取措施解决潜在故障，减少通信中断时间并提升网络可靠性。

为了更好地理解链路预测技术的应用，以下是一个实际案例。

假设某地区移动通信网络运营商在高峰时段遇到网络拥塞问题，导致用户体验下降和网络容量不足。

运营商可以利用链路预测技术分析历史网络数据，通过建立模型预测未来链路状态，包括链路容量、拥塞情况等。

基于表示学习的双层知识网络链路预测

情报学报2021年2月第40卷第2期Journal of the China Society for Scientific and Technical Information,Feb.2021,40(2):135-144基于表示学习的双层知识网络链路预测曹志鹏，潘定，潘启亮（暨南大学，广州510632）摘要当前，针对知识网络的链路预测主要是基于网络拓扑结构的相似性，很少考虑作者的研究领域，导致信息利用不充分等问题，因此本文提出了双层知识网络的链路预测框架hypernet2vec。

双层知识网络，即作者合著关系网络和学术领域关系网络，利用网络表示学习，分别将两层网络中的节点映射到低维的向量空间，再输入到专门设计的卷积神经网络中计算并进行链路预测。

与经典的链路预测指标如RA指标、LP指标和LRW指标等相比，hypernet2vec 模型预测的AUC（area under curve）值取得了显著的提升，平均提升幅度达11.17%。

文章还从情报产生层面和复杂系统层面，对模型发生作用的深层机理进行了探讨。

关键词知识网络；链路预测；神经网络；表示学习Link Prediction in Two-layer Knowledge Network Based onNetwork Representation LearningCao Zhipeng,Pan Ding and Pan Qiliang(Jinan University,Guangzhou510632)Abstract：In recent years,most link prediction algorithms have focused on the similarity of the knowledge network s topo‐logical characteristics,with less consideration of the author s research field,which lead to some problems,such as insuffi‐cient information utilization.This paper proposes hypernet2vec model,a link prediction model for a two-layer knowledge network.The two-layer knowledge network consists of the Co-author Network and Academic Field Relationship Network.The nodes in the two-layer network are mapped to a low-dimensional vector space by network representation learning,and then they are fed into a convolutional neural network,which is specially designed to calculate and predict future links.The empirical results of the evaluation on real-world networks demonstrate that the proposed algorithm achieves higher AUC (area under curve)value,with an average increase of11.28%,and performs superior to other algorithms such as RA indica‐tor,LP indicator,and LRW indicator.This paper also explores the underlying mechanism that affects the model s occur‐rence,from the level of intelligence generation and structure of complex systems.Key words：knowledge network;link prediction;neural network;representation learning知识网络是由创造、转移、吸收和应用知识的行为主体构成，在知识传播与交流过程中，彼此联结而形成的复杂网络。

链路预测论文：链路预测加权网络结构相似性

关键词链路预测加权网络结构相似性英文关键词linkpredictionweightednetworksstructuresimilarity目录复杂网络的链路预测12链路测预的研究进展13本文关注的内容结构相似性与复杂网络的结构特征21结构对等与节点相似性22网络最基本的单元节点和边的性质221节点的重要性评价度点权点介数222边的重要性评价边权边介数桥223网络的矩阵描述23大规模网络的宏观结构特征231小世界性质233高聚类性质234网络的异质性235度度关联和度强度关联31链路预测的评价方法32已知的结构相似性算法小结321全局相似度指数举例32210种局域相似度指数323半局域相似度指数33改进的半局域相似度指数34采用的真实网络数据35预测结果及分析加权网络的链路预测41加权网络预测算法42预测结果比较139938848138113721同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务
【英文摘要】Structure and evolution is one of the basic research problems of complex networks.On one hand, many networks are incomplete as a certain number of links are not testedout in the experiments. On the other hand, the structure of networks is dynamic, whichmeans there are new links emerging over time. Link prediction is to estimate thepossibility of link appearance between two nodes that are not linked directly. Especiallyfor networks of huge size, effective link prediction methods would be helpful for furtherexperiments to check the missing links and even the future links in evolving networks.In theory, link prediction also provides another perspective to the understanding of thestructure and function of complex networks.Nowadays, many link prediction algorithms are developed based on the structuresimilarity of networks. Our thesis aims at developing new effective and efficientalgorithms based on structure similarity as well. And there are two works had been done:1) In unweighted and undirected networks, we propose a semi-local index whichintroduces the idea of resource allocation to the local path index, and design theprediction algorithm based on this index. We test it on 6 real networks from differentdisciplines. The prediction results show that, as well as maintaining the lowcomputational complexity, our algorithm has better prediction aased on local information of networks. 2) Secondly, we extend the index toweighted case, and get good prediction accuracy on some real weighted networks, too.The thesis consists of four chapters. Chapter 1 introduces the significance andresearch development of link prediction. Chapter 2 reviews the structure characteristicsof networks which are relevant to prediction accuracy, including the microscopic andmacroscopic statistical characteristics. In Chapter 3, we give our work on unweightedand undirected networks and the work on weighted networks is presented in Chapter 4.The conclusion and prospect of link prediction are summarized in the end.

加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测

加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测郭景峰;刘苗苗;罗旭【摘要】鉴于现有大多数链接预测算法仅考虑了图的局部或全局特性,在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且有关加权网络的链接预测研究相对较少,提出新的加权社会网络链接预测算法(STNMP).引入节点对边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似度.提出路径相似性贡献的概念,定义多路径传输节点相似性,用于描述步长为2和3的所有路径及这些路径上的中间节点对于所连接的两个节点的相似性总贡献.在多个真实网络中对算法的有效性进行验证,以AUC作为评价指标,与经典相似性算法CN、Jaccard、AA等进行预测准确率的对比分析.结果显示,针对小规模社会网络,STNMP算法的预测准确率高于现有算法.【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》【年(卷),期】2016(050)007【总页数】6页(P1347-1352)【关键词】链接预测;加权社会网络;边权强度;路径相似性贡献;多路径传输节点【作者】郭景峰;刘苗苗;罗旭【作者单位】燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;东北石油大学秦皇岛分校,黑龙江大庆163318;燕山大学河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP391社会网络是高度动态的,网络中实体之间的关系不断演化发展,链接预测成为了一项热门研究,在推荐系统、信息检索、社会网络结构动态演变分析[1]、符号网络中的节点分类[2]等众多领域有着广泛的研究和应用.链接预测指通过已知的网络结构信息预测网络中尚未产生连接边的两个节点间产生链接的可能性,分为未知链接预测和未来链接预测[3].未知链接预测是预测已经存在但尚未被发现的链接,是一种数据挖掘过程,在蛋白质相互作用网[4]这类生物学网络中有着重要的研究意义和应用价值.未来预测是对未来可能产生的连接边的预测,与网络结构的演化相关.本文关注未来预测的研究.主流的链接预测算法是通过节点固有属性定义基于节点相似性的算法,即两个节点具有较多的共同特征,则两者的相似度较高.现有基于相似性的链接预测方法绝大多数都是针对无权网络,大体可以分为两类.一类是基于节点局部信息的相似性算法如CN指标[5]、Jaccard算法[6]、Adamic-Adar算法[7]和优先依附PA (preferential attachment)算法[8]等.该类算法主要利用了节点及邻居节点的度的信息,思路简单,容易实现,计算复杂度较低且通常能够获得较好的预测结果.该类算法忽略了邻居节点间的联系,不能有效地挖掘网络拓扑信息对节点间相似性的影响.另一类是基于路径结构的相似性算法,如最短路径算法[9]、Katz指标[10]和局部路径算法(local path, LP)[11]等.该类算法考虑连接节点对的全部或部分路径对于节点对的相似性贡献,但忽略了路径上传输节点的局部相似度对节点对的相似性影响,且计算两节间所有路径信息的复杂度较高.此外,Zhou等[12]研究9种著名的局部相似性指标,提出2种新的局部指标.Panagiotis等[13]提出FriendTNS (friend transitive node similarity)算法,利用最短路径上过渡节点局部相似度乘积来度量扩展后的相似度.李淑玲[14]提出CNBIEC (common neighbors based on individual effect coefficient)算法,利用公共邻居节点间的链接信息提高预测的准确率.李彦敏[15]提出基于链接间依赖程度的链接预测算法,重点研究各个链接之间的关系.加权网络的链接预测是一个重要的方向,然而目前相关的系统研究工作较少.涂一娜[16]引入节点权重和链路权重概念,提出基于时间感知的加权网络链接预测算法,获得了较好的效果.Lv等[17]使用局部相似性指标估计加权网络中链接存在的可能性,提出3种加权相似性指标,可以分别看作CN、AA和RA(resource allocation)的变体,但这些加权指标在Net Science和US Airports网络中的实验结果不理想.鉴于现有算法的局限性,本文提出新的链接预测算法STNMP,基于节点对间的多条路径以及路径上相邻传输节点间的局部相似性实现加权网络中的链接预测.基于相似性的链接预测算法认为两节点间的相似性越高,两者建立链接的可能性越大.算法的关键是有效地捕获网络的局部和全局特性对节点相似性的影响,给出合理的相似性指标计算方法,提高算法的预测准确率和执行效率.在度量节点局部属性对相似性的影响时,认为不是邻居的两节点间局部相似性为0.度数小的节点比度数大的节点对局部相似性的贡献大.权重表示两节点间连接的紧密程度,节点间的局部相似性应与权重有关.提出边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似性.在度量路径信息对节点相似性的影响时,认为两节点间的距离越远,两者存在链接的可能性越小.节点对间长度较短的路径对于两节点的相似性贡献大于较长的路径.提出路径相似性贡献的概念,用于描述某条路径对连接的节点对的相似性贡献.基于路径步长这一概念,定义多路径传输节点的相似性,描述不同步长的所有路径对节点对相似性的总贡献.将多路径传输节点的相似性作为节点对链接预测的分数,依据相似性定义公式计算网络图中所有尚未建立链接的节点对间的相似性得分,按降序排列,排在最前面的节点对建立链接的可能性最大.为了准确描述算法中节点对的相似性定义,给出如下相关说明：加权社会网络图G=(V,E,W)、节点集V、边集E、边的权重集合W.w(vi,vj)为节点vi与vj连接边的权重.对于无权网络,所有边的权重默认为1.定义1 节点的强度设G=(V,E,W),vi ∈V,{e(vi)}⊆E是所有连接vi的边的集合.定义节点vi的强度为使用节点的强度来度量某节点的边权比重在网络中的重要性,等于与该节点相连的所有边的权重之和.节点的强度越大,表明与该节点相连的边的权重之和在整个网络中所有边的权重之和中所占的比例越大.对于无权网络,节点的强度为节点的度.定义2 边权强度设G=(V,E,W),vi、vj∈V,定义节点对<vi,vj>的边权强度为节点对<vi,vj>的边权强度用于表示节点vi与vj连接边的权重在节点vi与vj所有邻居节点连接边的权重之和中所占的比例.该值越大,意味着节点vi与vj间的连接强度越大,两者的相似性越高.使用节点对<vi,vj>的边权强度来表示两节点间的局部相似性得分,记作lsim(vi,vj),即lsim(vi,vj)=sw(vi,vj).节点对的边权强度越大,两节点的局部相似性得分越高.定义3 路径相似性贡献设G=(V,E,W),vi、vj∈V,连接vi到 vj的第k条路径为lk(vi,vj)=vieikvk1ek1vk2…eknvj,定义路径lk对节点对<vi,vj>的相似性贡献为使用路径相似性贡献来度量连接节点对<vi,vj>的每条路径上的中间传输节点对于节点对<vi,vj>的全局相似性贡献值.定义4 相似性贡献设G=(V,E,W),vi、vj∈V,连接vi到 vj的所有路径组成的集合为L={l1,l2,…,lp},定义连接vi到vj的所有路径对节点对<vi,vj>的相似性贡献为相似性贡献度量了连接vi与vj的所有路径对于节点对<vi,vj>的相似性贡献总和.使用相似性贡献STNMP(vi,vj)作为节点对<vi,vj>基于多路径传输节点的相似性总得分.得分越高,说明vi和vj的相似度越高,两者建立链接的可能性越大.定义5 路径的步长设G=(V,E,W),vi、vj∈V,连接节点对<vi,vj>的某条路径为lk(vi,vj)=vieikvk1ek1vk2…eknvj,定义路径lk的步长为该路径经过的边的数目,记作|lk(vi,vj)|.输入：无向加权网络图G的邻接矩阵A.若节点vi与vj是邻居,则aij=w(vi,vj),否则aij=0.输出：Top k个最可能建立链接的节点对.算法的实现步骤如下.1)根据定义3.2计算G中任意相邻节点对间基于边权强度的局部相似性得分lsim(vi,vj),并使用链表存储结果(vi,vj, lsim(vi,vj)).2)任取vi、vj∈V,且e(vi, vj)∉E.根据定义3.3计算所有|l(vi,vj)|≤6的相似性贡献STNMP(vi,vj),并存储结果(vi,vj, STNMP(vi,vj)).3)将STNMP(vi,vj)降序排序,取前k个节点对作为图G基于多路径传输节点相似性的链接预测结果.通过网络获得实验所需的数据集,划分出训练集和测试集.采用AUC[18]作为评价指标,与CN、Jaccard、AA以及FriendTNS算法在预测确率方面进行对比分析,验证了该算法的预测准确率总体高于现有算法.5.1 实验所用数据集采用6个典型的真实数据集,代表不同的网络类型.前四个为加权网络,后两个为无权网络.所选的数据集拓扑结构信息如表1所示.5.2 训练集与测试集的划分为了衡量算法预测结果的准确率,将已知的边集E划分为训练集和测试集.常用的划分方法是将数据集随机分成10个子集,每次实验选择一个子集作为测试集,剩下的9个子集组成的集合作为训练集.如此重复10次,保证10个子集都恰好被作为一次测试集,且所有样本数据既进行了训练,也进行了测试验证.在实验中,针对每个数据集,随机从E中取10%的边作为测试集,记作ETe.剩下的90%的边作为训练集,记作ETr.满足E=ETe∪ETr且ETe∩ETr=∅,保证所得训练集中的边能够组成一个联通图.将训练集中的信息看作已知信息,测试集用来进行测试,验证算法预测的准确程度.5.3 评价指标常用的链接预测准确度的评价指标有AUC、Precision和Ranking Score 3种.三者的侧重点不同：AUC从整体上衡量算法准确度；Precision只评价排在前L位链接的预测准确率,与实际实验中的L取值有很大关系；Ranking Score侧重评价预测链接的排序情况[3].鉴于AUC是目前被绝大部分链接预测算法广泛采用的综合性评价指标,本文使用AUC作为算法预测准确率的衡量指标.AUC可以理解为测试集中边的分数比随机选择的不存在的边的分数高的概率[18].每次随机从测试集中选取一条边与随机选择的不存在的边进行比较,若前者的分数大于后者,则加1分；若两个分数相等,则加0.5分.独立比较n次,若有n′次测试集中边的分数大于不存在的边的分数,有n″次两者分数相等,则AUC定义为：AUC=(n′+0.5n″)/n.若所有分数都是随机产生的,则AUC=0.5.AUC大于0.5的程度衡量了算法在多大程度上比随机选择的方法精确.在实验中,AUC指标中n设定为20 000.5.4 算法性能对比分析5.4.1 步长的选择在最初的实验中,针对每个数据集随机抽取划分出训练集和测试集,计算了节点对间步长2≤|l|≤6的多路径传输节点相似性值.在相同的实验环境下,重复执行10次,得到AUC评价指标下基于不同步长的STNMP算法预测准确率(见表2)及算法运行消耗时间(见表3).表2、3中的第1列为实验所用的数据集,第2～5列分别为取步长2≤|l|≤6的不同路径时对应的预测准确率和运行时间,所得的数据是10次独立运行结果的平均值.从表2、3的数据可知,随着步长的增大,运行时间显著增加,准确率下降.针对实验所用的数据集,取步长为2和3的所有路径相似性贡献时,所得的预测准确率均达到最高值.考虑到绝大多数网络的最短路径平均长度均约为3,且根据六度空间理论可知,社会网络中任意两节点均可以通过步长≤6的路径相连.基于此,为了避免计算两节点间步长≤6的所有路径相似性贡献带来的高计算复杂度,后期改进的STNMP算法将步长上限设置为3,将基于多路径节点的相似性定义为两节点间步长为2和3的所有路径的相似性贡献,在保证算法执行效率的前提下实现了更高的预测准确率.5.4.2 预测准确率针对加权网络,将STNMP算法与Lv等[17]给出的加权CN、加权AA和加权Jaccard指标进行预测准确率的对比.针对无权网络,将STNMP指标与李淑玲[14]给出的CN、Jaccaard、AA以及FriendTNS[13]算法进行对比.图1、2分别给出针对不同的加权和无权网络数据集AUC评价指标下每种算法的预测准确率.从图1、2可知,针对AUC评价指标, 6个网络中STNMP算法的预测准确率都是最高的.说明在该类节点平均度数较小、节点度及权重差异较小的网络中,基于边权强度的局部相似性定义达到了较好的效果.AUC指标结果显示,针对加权及无权网络中的链接预测,STNMP算法的准确率总体上优于现有算法,达到了较好的预测效果.5.4.3 复杂度分析 STNMP算法使用矩阵和链表存储图边关系和相似性,计算了连接两节点的步长为2和3的所有路径的相似性贡献.与其他几种算法相比,该算法的计算复杂度提高.对于小规模网络,该算法在达到较高预测准确率的前提下,仍可保证时间上的可行性和有效性.本文提出链接预测算法STNMP,首先定义了边权强度和路径相似性贡献,在此基础上定义了节点对间步长为2和3的多路径传输节点相似性,用于加权社会网络中的链接预测.使用AUC作为评价指标,在多个真实数据集上进行实验,并与经典相似性链接预测算法进行性能对比.实验结果验证了该算法较高的预测准确率和良好的通用性.该算法有待在大规模真实网络中进一步验证,以改进相似性指标的定义,有效地提高算法执行效率.有关符号网络中的节点类型预测,并结合结构平衡理论分析预测产生的新链接对于网络结构整体平衡性的影响,是下一步的研究工作.【相关文献】[1] KUMAR R, NOVAK J, TOMKINS A. 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Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2011: 31-32.。

链路预测综述

链路预测综述标题：链路预测综述：从理论到应用的全面探索引言：随着社交网络、物流网络和生物网络等复杂网络的迅速发展，链路预测作为一种重要的网络分析技术，引起了广泛关注。

链路预测旨在预测网络中两个节点之间的连接强度或可能存在的连接关系，对于理解网络的演化规律、预测节点间的相互作用以及挖掘潜在的社会关系具有重要意义。

本文将深入探讨链路预测的基本概念、常用方法和应用领域，并分享我对链路预测的观点和理解。

第一部分：链路预测基础1.1 链路预测的定义和意义1.2 链路预测的应用场景1.3 链路预测中的评估指标第二部分：链路预测方法2.1 基于相似度的方法2.1.1 相似度指标介绍2.1.2 基于相似度的预测算法2.2 基于概率图模型的方法2.2.1 概率图模型的基本原理2.2.2 常用的概率图模型算法2.3 基于机器学习的方法2.3.1 机器学习在链路预测中的应用2.3.2 基于机器学习的链路预测算法2.4 基于深度学习的方法2.4.1 深度学习在链路预测中的优势2.4.2 常见的深度学习模型在链路预测中的应用第三部分：链路预测应用领域3.1 社交网络中的链路预测3.1.1 基于社交网络的好友推荐3.1.2 社交关系分析与社交影响力预测3.2 生物网络中的链路预测3.2.1 蛋白质相互作用网络中的链路预测3.2.2 基因调控网络中的链路预测3.3 其他应用领域的链路预测3.3.1 交通网络中的链路预测3.3.2 金融网络中的链路预测第四部分：链路预测的挑战和未来发展4.1 链路预测中的数据不平衡和缺失问题4.2 链路预测的时间尺度和动态性4.3 链路预测与隐私保护的权衡4.4 链路预测的未来发展趋势结论：通过对链路预测的综述，我们深入探讨了链路预测的基本概念、常用方法和应用领域。

我们认为，链路预测作为一种重要的网络分析技术，能够帮助我们理解网络的演化规律，预测节点间的相互作用，并挖掘潜在的社会关系，具有广泛的应用前景。