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【摘 要】
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针对基于拓扑结构相似性的链路预测算法中网络稀疏性和噪声问题,提出一种基于非负矩阵分解的链路预测模型。该模型从微观与宏观两个层面出发,融合网络内部和外部的辅助信息,减轻了网络稀疏性造成的影响,提升了算法预测的整体性能。提出的三种信息组合模式体现出宏观与微观角度下的信息融合策略。在13个真实网络数据集上的实验结果展示了算法预测性能上的优越性。
【机 构】
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青海民族大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2021年05期
【基金项目】
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青海省应用基础研究项目(2018-ZJ-707),国家教育部“春晖计划”合作科研项目(2019)。
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