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融合局部与全局紧密度的符号网络链接预测算法

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鉴于大多数符号网络预测算法仅能对已有链接缺失的符号进行预测,无法实现未知的链接及其符号预测,提出一种融合局部与全局结构特征定义节点间相似性的符号网络链接预测算法.基于结构平衡理论,利用连接两节点的步长为2和3的路径信息分别定义局部和全局链接紧密度,有效融合两者得到两节点的总相似度,其绝对值度量了链接建立的可能性,其符号即为链接的符号预测结果.在多个经典的符号网络数据集上对算法的有效性和正确性进行了验证,并与符号网络中有代表性的预测算法进行了准确率以及推荐链接的对比分析.结果显示,所提算法在链接预测与符号预测两方面均达到了较好的预测性能.
Link prediction in signed networks based on local and global tightness

刘苗苗、扈庆翠、郭景峰、陈晶

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东北石油大学 计算机与信息技术学院,黑龙江 大庆 163318

黑龙江省石油大数据与智能分析重点实验室,黑龙江 大庆 163318

燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛066004

符号网络 链接预测 符号预测 相似性 紧密度 结构平衡理论

国家自然科学基金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省自然科学基金东北石油大学青年基金河北省省级科技计划项目

4200213861871465LH2019F042LH2020F0032018QNQ-0120310301D

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0365

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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