未得 到深入 研 究。针对 这一现 象提 出一种 新 的链 接预 测 方法 ， 采 用社 团信 息 改进 节 点对 样本 的描述 ， 并在 监 督 学习框架 中学 习和预测 。在现 实数据 集 Ｆ ａ ｃ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ和 Ａ Ｃ Ｆ中的 实验 结果表 明 ， 加入 社 团信 息的链 接 预 测方 法 获
ｏ ｎ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｎ ｏ ｄ ｅ ｐ ａ ｉ ｒ ｓ ｉ ｎ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｂ ｙ ａ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ．ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｕ ｓ ｅ ｄ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｌ ｉ ｎ ｋ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｎ Ｆ ａ ｃ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ ａ ｎ ｄ ＡＣ Ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ｃ ａ ｎ ｒ ａ ｉ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ — ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｌ ｉ ｎ ｋ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ．
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第３ ３卷 第 １ ２期 ２ ０ １ ６年 １ ２月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ ３ Ｎｏ ． １ ２ Ｄｅ ｃ ．２ ０１ ６
一
种 采用 社 团信 息 的链 接预 测 方 法 水
得 了更 高的准确 率。 关键词 ：链接 预测 ； 社 团发现 ； 监 督 学 习；社会 网络 分析
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ １ ８ １
Байду номын сангаас
文 献标 志码 ：Ａ
文章编 号 ：１ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ６ ） １ ２ — ３ ５ ３ ５ ． ０ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ ０ ４
方 彪， 陈可佳 ， 蔡小雨
（ 南京邮电大学 计算机学院， 南京 ２ １ ０ ０ ０ ３ ）
摘
要： 链 接预 测研 究如何 利用 网络 中 已有 的信 息预 测 可能存在 的 关 系链接 ， 目前 已成 为数据挖 掘 领域 的 热点
研究问题之一。社会网络中普遍存在社团结构 ， 社 团对链接的形成有重要的影响 ， 但在大 多数链接预测方法中
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｎ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆＰ ｏ ｏ ｓ ｔ ｓ＆ Ｔ ｅ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ０ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｌ ｉ ｎ ｋ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ —
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Ｆ ａ ｎ ｇ Ｂ ｉ ａ ｏ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｋ ｅ ｊ ｉ ａ ， Ｃ ａ ｉ Ｘ ｉ ａ ｏ ｙ ｕ