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| 1 | 从信息学的角度分析复杂网络链路预测显示文摘链路预测作为复杂网络分析的一项重要任务,其目的是寻找节点间缺失(新)的链路,识别虚假交互,对于挖掘和分析网络的演化,重塑网络模型具有重要意义.传统的链路预测方法多数采用拓扑结构信息、节点的属性信息和图的结构特征.应用这些特征等外部信息可以得到很好的预测效果.本文从信息学的角度全面分析、回顾和讨论了复杂网络链路预测的发展现状,提出了链路预测技术和问题的系统分类.首次将分层的思想引入链路预测分类体系中,把当前的链路预测方法分为基于监督学习的技术、基于半监督学习的技术、基于无监督学习的技术和基于强化学习的技术.对每种技术的优缺点、复杂性、所使用的具体特征,开源实现及应用建议进行了详细的分析.最后,讨论了当前复杂网络链路预测技术未来的发展方向. | 王慧 乐孜纯 龚轩 武玉坤 左浩 | 2020 | 小型微型计算机系统2020，41，2： | 11 |
| 2 | 基于聚类系数和节点中心性的链路预测算法显示文摘目前复杂网络领域受到越来越多人的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,被作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。传统基于相似性的复杂网络链路预测主要考虑每个节点的某个相似性指标,而该文提出一种基于聚类系数和节点中心性(CCNC)的链路预测算法,将度、聚类系数和节点中心性3个相似度指标结合,引入到复杂网络链路预测中。该算法使用度和聚类系数作为局部信息的指标,使用节点中心性表征节点在网络中的重要程度。最后,以6个真实网络为例,通过对比曲线下面积(AUC)和精确度(Precision),验证了CCNC算法的可行性和有效性。 | 郁湧 王莹港 罗正国 杨燕 王鑫锴 高涛 于倩 | 2022 | 清华大学学报(自然科学版)2022，62，1： | 8 |
| 3 | 基于社交媒体的医药领域关联主题预测方法研究显示文摘【目的】从社交媒体视角出发,提出一种全新的知识发现思路和方法,预测医药领域主题关联机会,实现新兴主题早发现、早研究。【方法】以社交媒体为数据源,针对医药卫生领域文本挖掘研究方法存在的不足,提出Co-LDA主题模型和链路预测相结合的方法,预测核心主题关联机会。并选用新浪微博中糖尿病类药物数据为实验样本,对所提方法进行实例验证。【结果】医药研究领域不含权主题共现网络链路预测AUC值高于含权网络,且最优指标为Katz指标;未来糖尿病药物领域研究最可能和药效学研究与治疗方案的改进、医药行业发展以及药物新适应症研究产生关联。【局限】仅从语义角度进行主题挖掘,缺乏情感和时间维度的多层次分析;链路预测算法复杂度高且对于连通性较差的网络预测效果欠佳。【结论】利用所提方法从社交媒体角度预测医药领域主题关联机会具有一定的科学性和有效性。 | 吴胜男 田若楠 蒲虹君 梁雯琪 张亚飞 于琦 贺培凤 | 2021 | 数据分析与知识发现2021，5，12： | 7 |
| 4 | 基于二模复杂网络的隐性知识发现方法研究——以潜在药物靶点挖掘为例显示文摘[目的/意义]通过构建二模复杂网络模型,揭示隐藏在海量文献中的隐性知识。[方法/过程]通过NetworkX复杂网络工具包,依据任意两个节点的共现关系构建二模复杂网络模型;对网络模型中节点的共现关系进行加权,计算网络的拓扑信息并进行AP聚类,提取节点间的直接关系;采用AUC方法对AA、JC、加权改进的wAA和wJC等4种链路预测算法进行评价,遴选出最合适的预测算法,并对复杂网络的隐性关系进行预测分析。[结果/结论]以潜在药物靶点挖掘为例进行的实证研究结果表明,wAA链路预测算法为最优的链路预测算法;二模复杂网络模型、指标和方法体系在美国化学文摘社数据库中的药物靶点挖掘中具有一定的有效性。下一步计划在其他数据库中或其他研究领域中进行尝试,以进一步验证该模型的通用性和有效性。 | 李东巧 陈芳 韩涛 杨艳萍 王学昭 王燕鹏 Cynthia Liu Yingzhu Li | 2020 | 图书情报工作2020，64，21： | 6 |
| 5 | 二分网络推荐算法与协同过滤算法的关系研究显示文摘文中介绍了协同过滤算法与二分网络推荐算法的原理,分析了协同过滤算法与二分网络推荐算法之间的内在关系,推导出协同过滤算法是二分网络推荐算法的一种特例,并证明了基于二分网络推荐算法的推荐结果优于协同过滤算法。将基于二分网络的推荐算法理论进一步系统化、统一化,以推动推荐算法的进一步发展。 | 周波 | 2019 | 计算机科学2019，46，S11： | 4 |
| 6 | 基于节点亲密度的链路预测算法显示文摘链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支,在不同领域中有着广泛的应用。现有的链路预测算法通常根据共同邻居节点的结构信息来度量节点对之间的相似性,忽略了节点对与其共同邻居节点之间的连接紧密程度。针对此问题,提出了一种基于节点亲密度的链路预测算法。该算法利用边聚集系数来测量节点对与其共同邻居节点之间的紧密程度,以AUC值作为链路预测的精确度评价指标。在4个真实网络上的实验结果表明,相比于其他相似性算法,所提出的算法提高了链路预测的预测精度。 | 吕亚楠 韩华 贾承丰 完颜娟 | 2018 | 计算机科学2018，45，11： | 4 |
| 7 | 方剂“组方配伍网络”分析方法研究——以名老中医门诊处方数据为例显示文摘[目的]探讨'组方配伍网络'分析方法挖掘专家门诊处方内在配伍规律的可行性。[方法]调取专家治疗胸痹的门诊处方369个,依据纳入、排除标准选择合格处方建库。在中医理论指导下,综合运用复杂网络分析、关联规则分析,构建组方网络、配伍网络、组方配伍网络及其核心群,总结处方内在配伍规律。通过不同网络模型的比较,结合相关文献验证及专家本人意见,评估'组方配伍网络'分析法的可行性。[结果]组方配伍网络及核心群能够反映组方思路和配伍关系,基于节点的介数中心性可以筛选重点药物,由重点药物构成的链路、社团模块可以反映理论和治法。经文献验证和专家本人确认,分析结果基本符合专家本人的学术思想和临床用药特点。[结论]'组方配伍网络'既能体现专家的组方思维,又能提供有数据支撑的配伍关系,可作为专家门诊处方数据挖掘的基本方法。 | 王东 王益民 张伯礼 | 2019 | 天津中医药大学学报2019，38，1： | 4 |
| 8 | 基于数据挖掘的张伯礼教授治疗心悸用药规律分析显示文摘[目的]收集张伯礼教授专家门诊处方数据,筛选心悸病处方,分析用药规律。[方法]将收集的张伯礼教授临床治疗心悸的处方进行整理和筛选,运用关联分析方法,挖掘老专家组方思路与配伍规律,通过社区探测算法对组方进行模块化分析,从而构建组方配伍网络,总结处方内在规律。[结果]对筛选出的243首处方进行分析,涉及常用中药186种,得出各种药的药对89对(按有向统计),挖掘出用药频次超过20次以上的药物48种,探测出6个组方网络模块,分析出常用组方链路组合。[结论]张伯礼教授治疗心悸的方剂配伍多以活血化瘀为主,体现了他'痰瘀互生,病重之源'的观点。基于数据挖掘技术挖掘组方配伍规律,总结名老中医用药规律,对于临床用药指导与应用具有重要价值。 | 朱丹丹 王益民 王东 刘珍珍 | 2020 | 天津中医药2020，37，1： | 3 |
| 9 | 无线通信网络信息节点重要性度量方法仿真显示文摘为了确定无线通信网络中信息节点的重要性,需要对网络信息节点重要性度量方法进行研究,采用当前信息节点重要性度量方法对无线通信网络中信息的重要性进行度量时,得到的度量结果与实际结果不符,度量结果的准确性较低。提出一种无线通信网络信息节点重要性度量方法,将度指标与聚集系数结合对无线通信网络中信息节点的重要性进行度量,采用同趋化函数对无线通信网络中的信息节点进行处理。根据网络效率对无线通信网络连通性的程度进行表示,通过灰度关联分析模型完成无线通信网络信息节点的重要性度量。仿真结果表明,采用上述方法对无线通信网络中信息节点的重要性进行度量时,得到的信息节点重要性度量结果与实际结果相符,度量结果的准确性较高。 | 梁晶晶 王红玉 | 2018 | 计算机仿真2018，35，7： | 2 |
| 10 | 基于聚类分析的复杂网络链路预测性能研究显示文摘链路预测问题是复杂网络中数据挖掘领域的重要研究方向,然而复杂网络的结构与预测方法性能之间关系却很少受到关注。从聚类分析的角度探讨复杂网络结构对现有基于相似性度量的六种链路预测方法的性能影响,通过对合成复杂网络和真实复杂网络的对比实验进行分析。结果表明:随着聚类簇的增加,这六种方法在预测精度方面的性能均得到了极大的提升。对于具有较低聚类簇的稀疏复杂网络,叠加随机游动(SRW)预测性能表现最佳,而对于具有较高聚类簇的密集复杂网络,资源分配指数(RA)预测性能表现最佳。因此,对于不同类型的复杂网络应采用不同的方法进行链路预测。 | 来骥 盛红雷 | 2019 | 计算技术与自动化2019，38，4： | 2 |
| 11 | 基于属性约简集评价节点重要性研究显示文摘社会网络成员的重要性确定通常依赖结构属性对网络节点的评价。首先定义了网络中节点排序可区分以及属性约简集的概念,并在此基础上量化了属性聚类的阈值,从而确定了类别的数量。设计了网络节点重要性的属性约简集评价算法。通过与度、介数、全属性评价在人工网络、海豚网上的实现,证明了属性约简集评价节点排序的可行性。通过属性约简集在海豚网、9·11恐怖分子合作网上的节点评价值、网络鲁棒性以及节点可区分性等方面的应用对比分析,发现属性约简集评价节点重要性既兼顾了网络结构的完整性,又避免了单一属性评价的片面性和多个属性之间的属性冗余性,提高了节点评价结果的准确性,降低了算法复杂度。 | 李云 马英红 | 2019 | 计算机工程与应用2019，55，5： | 1 |
| 12 | 基于节点匹配度的动态网络链路预测方法显示文摘现实世界存在众多真实网络,研究真实网络中的动态演化趋势和时序性特征是热点问题。链路预测技术作为网络科学领域重要研究工具可通过挖掘历史连边信息推测网络演化规律,进而对未来连边进行预测。通过分析动态真实网络中的拓扑结构演化,发现通过分析网络拓扑中节点间的交互性和匹配度问题能够更充分捕捉网络的动态特征,提出一种基于节点匹配度的动态网络链路预测方法。该方法对网络节点的属性特征进行分析,定义基于原生影响力和次生影响力的节点重要性量化方法;引入时间衰减因子,刻画不同时刻网络拓扑对连边形成的影响程度;结合节点重要性和时间衰减因子定义动态节点匹配度(TMDN,temporal matching degree of nodes)方法,用于衡量节点对之间未来形成连边的可能性。在5个真实动态网络数据集中的实验结果表明,相比现有3类主流动态网络链路预测方法,所提方法在AUC和Ranking Score两种评价标准下均取得更优的预测性能,预测结果最高提升42%,证明了节点间存在着交互匹配优先级,同时证实了节点原生影响力和次生影响力的有效性。 | 李聪 季新生 刘树新 李劲松 李海涛 | 2022 | 网络与信息安全学报2022，8，4： | 1 |
| 13 | 基于复杂网络理论的导航台网络节点重要性分析显示文摘随着民航领域的发展和需求的逐步增加,民航网络所面临的安全形势日益严峻。通过结合复杂网络理论和流量,来分析导航台网络的节点重要性。首先通过定性分析导航台网络的特征,得出导航台网络通用和独有的性质;然后定量仿真导航台网络的流量运行情况,并定量计算导航台网络的基本特征;最后依据这些数据结果,对影响导航台网络节点重要性的因素进行比较和分析。研究结果对导航台网络的建设和维护有一定的参考价值。 | 潘卫军 周子丰 朱新平 | 2017 | 航空计算技术2017，47，4： | 1 |
| 14 | 银行交易网络的链路预测显示文摘基于银行交易具有动态变化、时效性和重复性的特点,文中通过对银行网络进行清洗和压缩,研究银行网络的基本拓扑统计性质和聚类结构,并得到交易网络满足复杂网络的小世界和无标度特性。针对已有的链路预测算法在动态网络预测中的不足,提出一种自适应的动态链路算法对银行客户交易进行预测。该方法在预测网络的基础上添加了节点重要性与节点连接强弱性两个特性,并将3种预测算法结合随机算法进行了对比分析。随后将这3种算法运用到具有动态交易特性的3类真实数据集中进行实验验证。实验结果显示,新算法的预测精度约为75%。将该算法与经典的预测算法进行比较发现,提出的算法在预测方面的性能提升了5%~10%。 | 马青青 闫光辉 王雅斐 武昱 | 2019 | 电子科技2019，32，5： | 1 |
| 15 | 潜在科研合作机会识别方法研究进展显示文摘文章梳理了国内外潜在科研合作机会识别相关成果,归纳总结现有识别方法及存在的问题,为学科领域进行前瞻性合作推荐提供参考借鉴。首先对潜在科研合作机会识别的必要性进行归纳总结,其次对相关概念及研究主体类型进行界定,再次在调研国内外相关研究基础上对潜在科研合作机会识别方法进行归纳整理,最后指出现有研究不足并对未来发展提出展望。研究发现:就研究主体类型而言,根据研究目的、研究层次的不同,将研究主体划分为微观、中观、宏观三个维度。就识别方法而言,外部属性信息是潜在科研合作机会识别方法中最直接、最通俗易懂的方法;链路预测是使用最多、应用最为成熟的方法;比较而言,网络学习和机器学习是潜在科研合作机会识别的新方向和新思路。在以上分析基础上,总结了不同方法的不足以及存在的普适性问题,并对未来研究重点进行展望。 | 张雪 张志强 | 2023 | 图书与情报2023，，2： | 0 |
| 16 | 端点活跃度对链接预测的影响研究显示文摘链路预测旨在通过已知的网络结构信息预测网络中未连接的两个端点是否会产生链接,现有的链路预测方法主要基于两端点之间的连接关系,忽略了端点自身活跃程度对链接产生的不同影响.本文从度中心性、介数中心性、接近中心性、Pagerank四个角度来刻画端点的活跃程度,通过大量的实证分析发现端点越活跃,它产生链接的可能性越大,其中,度中心性和Pagerank大的端点容易产生更多的链接.因此,本文在基于端点间连接关系基础上考虑端点活跃性,提出了一类基于端点活跃性的链路预测方法,并在8个真实网络数据上进行实验,此类方法的预测精度比原有指标有较大的提高. | 杨凯凯 钱宇华 马国帅 艾科 | 2019 | 小型微型计算机系统2019，40，6： | 0 |
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