基于有偏向的重启随机游走链路预测算法

摘要

链路预测中,基于随机游走过程的相似性指标往往设定游走粒子转移到相邻节点的概率是相等的,忽略了节点度值对粒子转移概率的影响.针对此问题,提出一种有偏向的重启随机游走链路预测算法.首先借鉴有偏向随机游走过程,重新定义游走粒子的转移概率,然后将其运用到有重启的随机游走中,探究粒子在游走过程中节点度值对其转移的作用,最后在粒子有偏向转移的基础上,将提出的指标同6个经典的相似性指标进行对比.通过对6个真实数据集进行链路预测,结果表明:与无偏向性转移相比,有偏向性转移的预测算法具有更高的预测精度,且高于其他相似性指标的预测值.