基于混合深度学习的复杂网络链路预测研究

摘要

针对复杂网络链路预测受到网络性质的影响,从而降低复杂网络链路预测效果,提出基于混合深度学习的复杂网络链路预测方法.利用复杂网络在运行过程中的链路变化情况,综合考虑复杂网络历史信息对链路的影响系数,得到了RA指数、AA指数和CN指数等相似指数,基于混合深度学习的反向传播流程,分析复杂网络链路隐藏层的状态,利用复杂网络隐藏层的输出,预测出复杂网络链路输出值,将相似性指标作为复杂网络链路预测的训练样本,构建复杂网络链路预测模型,利用模式分类方法实现多个网络节点之间的链路预测.实验结果表明,基于混合深度学习的复杂网络链路预测方法将时间窗口设为360秒和180秒、样本维度为500和600时,预测效果是最好的,且预测精度较传统方法的预测精度高.