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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及链路预测技术领域，尤其涉及基于NBCA‑PR的网络链路预测方法及系统，包括获取数据集数据；获得每个节点的节点度信息和节点间的连接边以及节点结构信息；将节点信息代入NBCA算法，计算两节点共同邻居的平均度，计算每个共同邻居节点与两个节点的连接紧密度系数，并根据平均度和紧密度系数得到两个节点连接的紧密度值，并通过紧密度值构建局部特征分数矩阵；将节点信息代入PageRank算法，获得全局特征分数矩阵；并引入非负矩阵分解方法分解全局信息矩阵，提升链路预测准确性；利用全局特征分数矩阵和局部特征分数矩阵计算链路预测的总分数矩阵。本发明解决现有链路预测方法准确性和效率低的问题。
主权项：1.基于NBCA-PR的网络链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取数据集数据，划分为训练集和测试集；步骤二、获得每个节点的节点度信息和节点间的连接边以及节点结构信息；步骤三、将节点信息代入NBCA算法，计算两节点共同邻居的平均度，计算每个共同邻居节点与两个节点的连接紧密度系数，并根据平均度和紧密度系数得到两个节点连接的紧密度值，并通过紧密度值构建局部特征分数矩阵；步骤四、将节点信息代入PageRank算法，获得全局特征分数矩阵；并引入非负矩阵分解方法分解全局信息矩阵，提升链路预测准确性；步骤五、利用全局特征分数矩阵和局部特征分数矩阵计算链路预测的总分数矩阵；步骤六、将所有不存在连边按照预测分数降序排列，选取前若干条边作为存在链接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于NBCA-PR的网络链路预测方法及系统
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