利用链路预测推断网络演化机制

被引：57

作者：

刘宏鲲 ^{[1
]}

吕琳媛 ^{[2
]}

周涛 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 西南财经大学统计学院

[2] 弗里堡大学物理系

[3] 电子科技大学互联网科学中心

[4] 中国科学技术大学近代物理系

来源：

中国科学:物理学力学天文学 | 2011年 / 41卷 / 07期

关键词：

链路预测; 复杂网络; 演化制; 航空网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.5 [图论];

学科分类号：

070104 ;

摘要：

直接建立演化模型推测影响网络演化的因素是目前研究网络演化制的常用方法,但由于可供比较的结构特征量太多,不同的模型之间难以进行定量化的比较.链路预测是指利用网络的结构或者节点的属性息预测未产生连接的两个节点间产生连接的可能性.其本质是挖掘网络产生连边的原因和驱动力,这同时也是网络演化模型所关的问.实际上,一个演化模型原则上都可以对应于一种链路预测的算法.因此,助链路预测的理论框和评方法可以定量化地对不同演化模型所对应的链路预测算法进行评,从而间接地对演化模型的表现进行定量比较.本文首先绍于节点接近性的链路预测方法,然后讨论利用链路预测推测网络演化制的本框.在以中城市航空网络为例的实证分析中发现,当单独利用结构(共同邻居数目)和节点属性(地理位、人口、GDP和第三产业产值)作为定义接近性的因素时,于共同邻居的算法预测准确度最高,暗示网络演化主要受结构因素影响,其次才是外在因素.而将四种于节点属性的算法与于结构的算法耦合进行计算时,共同邻居配合第三产业产值效最好,与偏相关分析和因分析的结论一.本文为研究网络演化模型供了全新的视角和分析工具.

引用

页码：816 / 823

页数：8

共 14 条

[1] 复杂网络局部结构的涌现:共同邻居驱动网络演化 [J].