在复杂网络中使用基于中心性的平均相似度得分进行链接预测
Y V Nandini1, T Jaya Lakshmi1,2, Murali Krishna Enduri1
1Algorithms and Complexity Theory Lab, Department of Computer Science and Engineering, SRM University-Andhra Pradesh, Amaravati 522502, India.
本研究为复杂网络中的链接预测引入了新的平均中心性指标. 与现有技术相比,新方法显著提高了预测未来连接的准确性.
科学领域:
- 网络科学 网络科学
- 数据挖掘 数据挖掘
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 链接预测对于理解跨不同领域的网络演变至关重要.
- 现有的方法通常依赖于局部或全球中心性指标来进行相似度评分.
- 需要提高链接预测准确度.
研究的目的:
- 提出使用平均中心性指标的新链接预测方法.
- 与现有技术相比,评估这些新措施的有效性.
- 为了提高识别未来网络连接的准确性.
主要方法:
- 开发了四种新的相似度指标:基于平均度 (SACD) 的相似度,中间度 (SACB),接近度 (SACC) 和聚类系数 (SACCC) 的相似度.
- 计算了节点中心性得分,在图表中平均它们,并使用共同邻居推导了相似性得分.
- 将中心性得分应用于共同的邻居,识别具有平均以上中心性的节点.
主要成果:
- 拟议的平均中心性指标显著优于现有的局部相似性指标.
- 与现有方法相比,在接收器操作特征下的面积 (AUROC) 中获得了24%的平均改善,在精度回忆下的面积 (AUPR) 中获得了49%的平均改善.
- 与最近的链接预测措施相比,显示出31%的AUROC和51%的AUPR改进.
结论:
- 使用平均中心性指标的新方法为链接预测提供了卓越的性能.
- 这些发现对改善各种领域的网络分析有影响.
- 提出的方法为预测复杂网络中的未来联系提供了更准确的方法.
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