非流行邊的預(yù)測-文庫吧
2025-07-17 14:45 本頁面
【正文】 ? ??( ) ( )xys k x k y?基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相似性指標(biāo) 6 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相似性指標(biāo) ? AdamicAdar (AA) ? Resource Allocation (RA) ( ) ( )1lo g ( )xy z x ys kz?? ??? ?( ) ( )1()xy z x ys kz?? ? ?? ?? Pathdependent Indices ? Local Path (LP) ： 在 CN的基礎(chǔ)上考慮了三階鄰居的貢獻(xiàn) 23S A A???A：鄰接矩陣 ?? ：自由參數(shù) 7 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相似性指標(biāo) ? Katz（考慮所有路徑數(shù)，且對于短路徑賦予較大的權(quán)重，對長路徑賦予較小的權(quán)重） 1 1 12 ( )S m D I A D?? ?? ? ???2 2 3 31... ( )S A A AI A I? ? ?? ?? ? ? ?? ? ?：權(quán)重衰減因子，為了保證數(shù)列的收斂性，要小于鄰接矩陣 A的最大特征值的倒數(shù) A：鄰接矩陣 I ： 單位陣 ? LeichtHolmeNewmanⅡ (LHNⅡ ) ?D ：鄰接矩陣 A的度矩陣 m : 邊的條數(shù) ：矩陣 A的最大特征值 : 自由參數(shù) ??8 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相似性指標(biāo) 1）基于路徑的相似性指標(biāo)表現(xiàn)要好，但是它比基于節(jié)點(diǎn)的相似性指標(biāo)需要的信息量多。 2）兩種 LHN指標(biāo)的表現(xiàn)都不理想。 局限性：沒有考慮這些指標(biāo)對流行邊和非流行的預(yù)測精度差別。 9 網(wǎng)絡(luò)的 popularity累積分布 0 1 2x 10401PPo pu l ari ty 0 5 10x 10401PPo pu l ari ty0 2022 4000 600001PPo pu l ari ty0 500 100001PPo pu l ari ty Net Sci
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