基于支持向量机的机会网络链路预测  

作　　者：廖亮 张恒锋[1] 

机构地区：[1]南昌航空大学软件学院,江西南昌330063

出　　处：《信息通信》2018年第9期23-25,共3页Information & Communications

基　　金：国家自然科学基金项目(61762065)

摘　　要：研究机会网络中的单节点对的链路预测问题,从空间相似性和时间特征两个角度分析单节点对的连接概率。利用CN、PA、Adamic-Adar和LP四个相似性指标描述节点对的空间相似性程度,构建基于单节点对空间相似性的模型SSVRC;利用一个时间段中的连接频次、连接时长占时间段总长度比值、最近几个时间段的平均连接频次及连接频次的增长趋势四个特征表现节点对的时间特征,构建基于单节点对时间特征的模型T-SVC;综合考虑节点对的空间相似性和时间特征,对S-SVRC和T-SVC模型的预测结果加权融合,构建模型TS-SVC。采用AUC、Precision和F1值评价预测结果,通过ITC、2005年的UOI以及2006年的UOI数据集上的对比实验结果表明,TS-SVC模型具有更好的预测效果。

关 键 词：机会网络 链路预测 支持向量回归机 支持向量分类机 

分 类 号：TP393.02[自动化与计算机技术—计算机应用技术]