Abstrakt. Missing länk förutsägelse av nätverk är av både teoretiskt intresse och praktisk betydelse i modern vetenskap. I detta dokument undersöker vi empiriskt en enkel ram av kopplingsförutsägelse på grundval av nodlikhet. Vi jämför nio välkända lokala likhetsåtgärder på sex verkliga nätverk. Resultaten visar att det enklaste måttet, nämligen gemensamma grannar, har den bästa övergripande prestandan, och Adamic-Adar-indexet presterar det näst bästa. En ny likhetsåtgärd, som motiveras av den resursfördelningsprocess som äger rum på nätverk, föreslås och visas ha högre förutsägelsenoggrannhet än vanliga grannar. Det finns att många länkar tilldelas samma poäng om bara information om närmaste grannar används. Vi utformar därför en annan ny åtgärd utnyttjad information om nästa närmaste grannar, som anmärkningsvärt kan förbättra förutsägelsen noggrannhet. PACS. Vad är det för fel på dig? 89.75.-k Komplexa system -05.65.+b Självorganiserade system
I REF jämförs nio gemensamma algoritmer för länkförutsägelse och resultaten visar att CN-algoritmen har den bästa prestandan.
Predicting Missing Links via Local Information
{'venue': 'Eur. Phys. J. B 71 (2009) 623-630', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics']}