基于三元组结构的有向网链路预测方法

当前链路预测的研究主要集中在无向网络,然而现实世界中存在大量的有向网络,忽略链路的方向会缺失一些重要信息甚至使预测失去意义,而直接将无向网络的预测方法应用于有向网络又存在预测精度降低的问题。为此,提出了一个基于三元组的有向网络链路预测算法,该算法针对有向网络和无向网络三元组结构的不同,应用势理论对三元组进行筛选,通过统计分析不同三元组闭合的可能性,以网络整体三元组闭合指数作为权重计算节点间的相似性。在9个真实数据集上的实验表明,所提方法比基准方法的预测精度提高了4.3%。