基于资源传输匹配度的复杂网络链路预测方法.docx
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2022-05-31
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1 引言
近年来，随着网络科学研究的不断开展，越来越多的复杂性系统通过复杂
网络进行深度挖掘和分析，包括生物网络
、互联网
、交通网络
、社交网络
等复杂性系统
。链路预测作为网络科学领域的研究热点
，旨在利用现有网络
信息预测未连接的节点对之间的连边概率，具体可应用于网络中缺失连边的预
测
、未来可能存在连接的预测
及错误连边关系的发现
。
当前，链路预测相关研究方法较多，其中基于网络结构的相似性方法具有
复杂度低、效果好的特点，受到各领域学者普遍关注。共同邻居（
）
是最简单的相似性指标，其通过计算任意两点之间共同邻居的数目
刻 画 相 似 度 。 在 的 基 础 上 ， 研 究 者 相 继 提 出 了 （ ）
、
、资源分配（ !!"）
等局部相似性指标，且预
测效果普遍好于 。#$ 等
在 基础上考虑了三阶路径，提出了局部路径
（#%，!!&"），在牺牲一定复杂度的前提下，取得了非常好的效果。 #
等
在 的 基 础 上 提 出 了 扩 展 的 资 源 分 配 （ '("
!!" ） ， # 等
提 出 了 资 源 传 输 容 量 （ %)&""! *"
&"$）。、'、%)等指标均对复杂网络中资源传输过程进行了不同
角度的刻画和实际应用。此外，考虑网络全局信息，全局指标如全路径指标
+",
、 平 均 通 勤 时 间 （ -. ""/
和 余 弦 相 似 性 指 标
0
被提出，其效果一般优于局部方法，但复杂度较高，难以应用于大型复
杂网络。上述方法中，在复杂度较低的情形下，取得了非常好的效果，在部
分网络中接近甚至高于全局指标。然而，仅从简单的资源传输过程描述出发
对传输资源进行量化，忽略了节点间匹配度对资源传输过程的影响。
复杂网络中的关联匹配特性是多数网络中的常见现象，不同网络中或多或
少具备同配和异配特性。现实网络中连边建立过程存在倾向性的现象也较常见
，如社交媒体网络中高影响力用户可能更倾向于和同等影响力节点建立联系，
食物链网络中高度节点（食物链顶层的动物）更倾向于和低度节点（弱小动
物）建立捕食关系。这种网络中的匹配度在实际网络中有着重要的偏好影响，
因此导致每一个节点在资源传输过程中存在普遍的倾向性。
图
给出了资源传输过程中匹配度对连接建立的影响。图 1/中节点 ( 和 $
具有非常接近的节点度，而图 1/中节点 (2和 $2的节点度相差较大。若在同配网
络中，由于图 1/中节点 ( 和 $ 之间匹配度较高（即节点度较为接近），两节点
之间进行资源传输的内在动力较大，此时仅有一个共同邻居，其对两节点之间
建立联系提供较高的可能性；图 1/中节点 (2和 $2之间匹配度较低，两节点之间
资源传输的可能性相对较小，需要大量的共同邻居方可为两节点之间建立联系
提供较高的可能性。此时，若两对节点存在同样数目的共同邻居，则节点 (和 $
之间更有可能建立连接关系。相反地，若在异配网络中，由于图 1/中节点 (
和 $ 之间匹配度较高，两节点之间进行资源传输的内在动力较小，此时仅有一个
共同邻居对两节点之间建立联系提供较低的可能性；图
1/中两节点 (2和 $2之间
匹配度较低，两节点之间资源传输的可能会极大增强，仅需要少量的共同邻居
即可为两节点之间建立联系提供较高的可能性。此时，若两对节点存在相同数
目的共同邻居，则节点 (2和 $2之间更有可能建立连接关系。通过对比可以发现，
网络中节点间的匹配度对于资源传输过程具有较大影响，对节点间建立连接的
可能性也有明显的影响。
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