Många verkliga världen, komplexa fenomen har underliggande strukturer av föränderliga nätverk där noder och länkar läggs till och tas bort över tiden. En central vetenskaplig utmaning är beskrivning och förklaring av nätverksdynamiken, där ett nyckeltest är förutsägelsen om förändringar på kort och lång sikt. För problemet med kortsiktiga länk förutsägelse, befintliga metoder försöker bestämma grannskapet mätvärden som korrelerar med utseendet av en länk i nästa observationsperiod. Nyligen gjorda arbeten har föreslagit att införlivandet av topologiska egenskaper och nodattribut kan förbättra länkförutsägelsen. Vi tillhandahåller ett tillvägagångssätt för att förutsäga framtida länkar genom att tillämpa Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) för att optimera vikter som används i en linjär kombination av sexton kvarter och node likhetsindex. Vi undersöker ett stort dynamiskt socialt nätverk med över 10 6 noder (Twitter ömsesidiga svarsnätverk), både som ett test av vår allmänna metod och som ett problem av vetenskapligt intresse i sig. Vår metod uppvisar snabb konvergens och höga precisionsnivåer för de tjugo mest förutsagda länkarna. Baserat på våra resultat, föreslår vi möjliga faktorer som kan driva utvecklingen av Twitter ömsesidiga svarsnätverk.
Bliss et al. I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för att förutsäga framtida kopplingar genom tillämpning av strategin för utveckling av kovariansmatrisanpassning.
An Evolutionary Algorithm Approach to Link Prediction in Dynamic Social Networks
{'venue': 'Bliss, C. A., Frank, M. R., Danforth, C. M.&P. S. Dodds. (2014). An Evolutionary Algorithm Approach to Link Prediction in Dynamic Social Networks. Journal of Computational Science, 5(5):750-764', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}