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【发明公布】结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法_北京信息科技大学_201910264176.0 

申请/专利权人:北京信息科技大学

申请日:2019-04-03

公开(公告)日:2020-10-20

公开(公告)号:CN111797563A

主分类号:G06F30/27(20200101)

分类号:G06F30/27(20200101);G06F30/18(20200101)

优先权:

专利状态码:失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态:2024.02.20#发明专利申请公布后的视为撤回;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要:本发明提供了一种结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法LinkPredictionMethodBasedonTwo‑layerDegreeofNodeandClusteringCoefficient,TDNCC。其中,所述方法包括:首先,全面考虑网络局部结构信息以及共同邻居节点之间的差异性,在相似性评价指标的选择上将节点度和聚类系数结合。其次,深度挖掘节点相似性性质并将节点度扩展到二层,在三个真实数据集中分别进行仿真实验。最后,结果表明提出的算法相比于CommonNeighbors、Adamic‑Adar和ResourceAllocation等经典算法具有更好的性能。

主权项:1.建立结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法,其特征在于以下步骤:1解决CN,AA,RA和PA算法在链路预测的相似性计算时都只考虑了共同邻居节点数目或者节点的度,而忽略了节点的聚类系数的问题。2解决NDCC算法在节点度这一影响因素中只考虑了一层节点的问题。3建立TDNCC算法。4与六种已有链路预测算法进行对比后,其结果说明本文提出的TDNCC算法在链路预测中具有一定的可行性和有效性。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京信息科技大学 结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法

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