基于机器学习方法的链路预测研究.pdf

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摘要

链路预测是研究复杂网络领域的热点问题,也是研究节点之间关系或可能连边的

重要方法,且在很多复杂网络如蛋白质相互作用网络、食物链网络等的分析中具有非

常重要的作用。传统的链路预测算法主要利用节点间的相似性特征,然而单一的相似

性指标缺乏对节点对之间关系的全面考虑。因此,本文深入探讨如何更好地利用这些

信息,以提高预测的准确性和效率。

首先,本文分析了基于单个相似性指标的链路预测。分别选取了8个相似性指标

在Karate、Jazz、Celegans、USair、Dolphins、Face

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