差分化社会网络节点角色的链路预测模型

以经典的Common Neighbor算法为例,提出了一种基于社区划分的差分化节点角色的链路预测模型,该模型首先采用Clauset-Newman-Moore算法挖掘社会网络结构属性,同时引入节点连接度和社区整体参与度的定义,差分处理社区内外邻接节点和不同社区的贡献,采用有监督的学习训练方法分别对社区内节点对和社区间节点对进行链路预测.人工网络和真实网络中的实验证明,该模型能够提高基于相似度算法对节点对链路预测的准确率,并为该类模型的研究提供一种新的方案.