Topologiska egenskaper hos nätverk tillämpas i stor utsträckning för att studera problemet länk-prediction nyligen. Vanliga grannar är till exempel en naturlig men effektiv ram. Många varianter av gemensamma grannar har därför föreslagits för att ytterligare stärka den diskriminativa lösningen av kandidatlänkar. I detta dokument granskar vi på nytt nätverkstopologins roll när det gäller att förutsäga felande länkar ur informationsteorins perspektiv, och presenterar ett praktiskt tillvägagångssätt som bygger på ömsesidig information om nätverksstrukturer. Det kan inte bara förbättra förutsägelsen noggrannhet avsevärt, men också upplever rimlig computing komplexitet.
Tan och Al. REF utvecklade en ram för att upptäcka saknade kanter i nätverk via ömsesidig information om nätverkets topologi.
Link Prediction in Complex Networks: A Mutual Information Perspective
{'venue': 'PLOS ONE 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Physics']}