基于局部社团结构平衡的双模符号网络链路预测研究

摘要

随着互联网产业的高速发展,双模符号网络已经成为一类常见的复杂网络,然而针对此类网络的分析较少.本文在传统非符号网络局部社团理论和符号网络结构平衡理论的基础上,首次提出了双模符号网络下的局部社团理论.这一理论不仅考虑了符号网络中共同邻居的信息,还引人了共同邻居间存在的连接.进一步地,本文推导出符号网络中基于局部社团信息的加权平衡回路增益指数,该指标可以表示双模符号网络中用户节点和产品节点间的符号关系.为了将该指标更好地应用于双模符号网络链路预测问题,本文提出了加权平衡回路增益分类器算法.实验结果表明,相比其他经典链路预测算法,新算法具有更好的预测能力.