基于复杂网络动态模型的链路预测方法

简介：
本研究提出了一种新颖的链路预测方法，利用复杂网络中的动态特性进行建模和分析。该方法能够有效捕捉并解析网络结构的变化趋势，为社交网络、生物信息学及推荐系统等领域提供有力工具和技术支持。 链路预测是复杂网络研究中的一个重要领域，用于分析缺失的连接以及未来可能形成的边。目前基于网络结构的链路预测方法取得了显著成果，但利用复杂网络动力学模型进行链路预测的研究较少。针对无权无向网络，我们首先构建了复杂的动力学模型，并提出了一个量化评估节点中心性的指标体系，该指标基于所建立的动力学模型。通过这些新的评价标准，我们进一步提出了一种全新的链路预测方法。 实验结果表明，在真实数据集上应用这种新方法时，相较于传统基准方法显著提高了预测精度。