10.3969/j.issn.1000-386x.2022.03.038
基于模体演化的多因子动态链路预测方法
为了提高动态网络链路预测准确率,从网络结构微观演化角度,提出基于模体演化的多因子动态链路预测方法(MFME).在动态网络时间窗口划分优化的基础上,引入整合移动平均自回归模型构建预测模体演化的概率矩阵,综合考虑模体演化影响因子及模体演化概率,可获得任意节点间的连接边概率.在真实数据集的实验表明,所提方法能达到更好的链路预测效果.
动态链路预测;模体演化;时间窗口;整合移动平均自回归模型;模体演化影响因子
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61562065
2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
234-240
