ABSTRACT Complex nätverk har blivit högdimensionella, glesa och överflödiga på grund av den snabba utbyggnaden av Internet. För att få den mest relevanta och viktiga informationen för Internetanvändare krävs effektiva metoder för att förutsäga länkar. En ny länk förutsägelsealgoritm baserad på arean under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) som utvärderingsmåttet föreslås i detta dokument. I den föreslagna metoden behandlas AUC som den objektiva funktionen och problemet med kopplingsprognoser omvandlas till ett optimeringsproblem. En grupp topologiska funktioner definieras för varje beställd par noder. Genom att använda dessa funktioner som attribut för nodparen, kan länkförutsägelsen behandlas som en binär klassificering, där klassetiketten för varje nodpar bestäms av förekomsten av en riktad länk mellan nodparet. Därefter kan det binära klassificeringsproblemet lösas genom AUC-optimering. Enligt de empiriska resultaten kan högkvalitativa förutsägelser uppnås med vår algoritm. INDEX TERMS Länk förutsägelse, AUC metrisk, komplexa nätverk, målfunktion.
Chen och Al. REF föreslog en optimeringsalgoritm som använde AUC-funktionen som optimeringsmål och översatte problemet med länkprognoser till ett optimeringsproblem.
Link Prediction on Directed Networks Based on AUC Optimization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}