信息熵改进主成分分析模型的链路预测算法

针对传统的链路预测在不同结构特征的网络中的计算结果不稳定的问题,提出了基于信息熵改进主成分分析(PCA)模型的链路预测算法。首先,用随机森林(RF)确定7个相似性指标作为最佳特征集合;然后,将七个相似性指标组合在一起提出基于信息熵改进PCA的特征信息融合模型,在对特征信息赋予权重后,把该模型与单机制算法结合后在6个真实数据集上验证其正确性以及校验效果;最后,通过与混合链路预测算法比较曲线下面积(AUC)值来验证基于所提模型的链路预测算法的可行性和有效性。实验结果表明,所提出的链路预测算法比有序加权平均算法(OWA)和集成模型链路预测算法(EMLP)在预测精度AUC值上分别提升了2.5~12.46个百分点和0.47~9.01个百分点,具有较好的稳定性和准确性。可见,将所提算法应用到不同结构特征的网络中能得到更稳定、更准确的链路预测结果。