[00244072]一种基于贝叶斯估计和共同邻居节点度的链路预测方法
交易价格:
面议
所属行业:
通信
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:CN201710366171.X
交易方式:
技术转让
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技术入股
联系人:
浙江工业大学
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所在地:浙江杭州市
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对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍
一种基于贝叶斯估计和共同邻居节点度的链路预测方法,建立网络模型,任取两个未直接连接节点作为种子节点,分别计算它们之间存在和不存在连边的概率,根据二节点之间长度为2或3路径中间节点度信息,分别计算二节点之间产生和不产生连边概率,根据贝叶斯估计和共同邻居节点度,计算二节点之间长度为2和3路径每一中间节点似然值,相似性分数为所有中间节点似然值之和;遍历网络,用上述方法获取任意两个种子节点间相似性分数,将所有种子节点对按相似性分数降序排列,取前B个分数值对应节点对为预测连边。本发明根据贝叶斯估计,结合共同邻居节点度,区分两节点间局部路径中不同中间节点具有不同重要性,算法预测效果好。
一种基于贝叶斯估计和共同邻居节点度的链路预测方法,建立网络模型,任取两个未直接连接节点作为种子节点,分别计算它们之间存在和不存在连边的概率,根据二节点之间长度为2或3路径中间节点度信息,分别计算二节点之间产生和不产生连边概率,根据贝叶斯估计和共同邻居节点度,计算二节点之间长度为2和3路径每一中间节点似然值,相似性分数为所有中间节点似然值之和;遍历网络,用上述方法获取任意两个种子节点间相似性分数,将所有种子节点对按相似性分数降序排列,取前B个分数值对应节点对为预测连边。本发明根据贝叶斯估计,结合共同邻居节点度,区分两节点间局部路径中不同中间节点具有不同重要性,算法预测效果好。