基于節(jié)點重要性的鏈路預(yù)測算法
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測是根據(jù)已知、可觀察到的節(jié)點的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點屬性等特征，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點之間缺失的鏈接和未來可能產(chǎn)生的鏈接口。在社會網(wǎng)絡(luò)分析、蛋白質(zhì)交互作用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域中，鏈路預(yù)測方法可廣泛應(yīng)用于分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的缺失、分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制等問題，在理論和實際應(yīng)用中都發(fā)揮著巨大的作用，受到各領(lǐng)域的科學(xué)家的廣泛關(guān)注。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)鏈路預(yù)測方法主要有基于相似性的鏈路預(yù)測、基于最大似然估計的鏈路預(yù)測和概率模型等方法?；谙嗨菩缘姆椒ㄊ悄壳斑\(yùn)用最多的鏈路預(yù)測算法之一，其前提是刻畫節(jié)點相似性指標(biāo)，由于基于相似性的方法計算簡單、速度快、準(zhǔn)確率高，吸引了很多研究學(xué)者的關(guān)注，但該方法在節(jié)點信息使用方面不夠充分。
在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，一些具有重要作用的成員節(jié)點可能具有更大的影響力或者更強(qiáng)的信息傳播能力，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的重要性可以用節(jié)點中心性來表示。由于社交網(wǎng)絡(luò)中大量活動都是圍繞一些重要成員節(jié)點開展或與其具有密切的關(guān)系，因此，節(jié)點中心性在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。楊建祥等針對無權(quán)網(wǎng)絡(luò)的介數(shù)中心性提出了快速更新算法；李靜茹等將度量節(jié)點中心性的方法應(yīng)用于有權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)中，汪明了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點中心性的有效性及作用。
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