[00244458]一种基于二阶局部群落共同邻居比例和节点相关性的预测网络连边的方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710058276.9
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
浙江工业大学
进入空间
所在地：浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
一种基于二阶局部群落共同邻居比例和节点相关性的预测网络连边的方法，建立网络模型，提取两个无连边节点的一阶和二阶共同邻居节点及其之间的边组成二阶局部群落，记录该群落的节点和边的总数，计算此群落的边聚类系数、简谐平均距离、连边密度和二阶局部群落系数。计算两个无连边节点间的皮尔逊积矩相关系数，计算共同邻居比例，计算两节点间的相似性指标，对整个网络任意两个无连边的节点，计算二者之间的相似性指标，将所有无连边节点对间的相似性分数按降序排列，取前h个指标对应的两个节点为预测连边。本发明考虑了节点之间的共同邻居比例、皮尔逊相关系数以及局部群落的内部属性，有效利用了网络的相关性信息，准确性较高，预测精度较高。
一种基于二阶局部群落共同邻居比例和节点相关性的预测网络连边的方法，建立网络模型，提取两个无连边节点的一阶和二阶共同邻居节点及其之间的边组成二阶局部群落，记录该群落的节点和边的总数，计算此群落的边聚类系数、简谐平均距离、连边密度和二阶局部群落系数。计算两个无连边节点间的皮尔逊积矩相关系数，计算共同邻居比例，计算两节点间的相似性指标，对整个网络任意两个无连边的节点，计算二者之间的相似性指标，将所有无连边节点对间的相似性分数按降序排列，取前h个指标对应的两个节点为预测连边。本发明考虑了节点之间的共同邻居比例、皮尔逊相关系数以及局部群落的内部属性，有效利用了网络的相关性信息，准确性较高，预测精度较高。
