匹配 - 中心性分解与网络新链接预测
物理与社会
2016-02-05 v1 社会与信息网络
种群与进化
摘要
网络在生物学、社会学和经济学中相互作用实体的复杂系统研究中发挥着突出作用。尽管存在这种多样性，我们在此证明，将网络分解为匹配和中心性分量的统计模型提供了对其架构的全面且统一的量化。首先，我们针对一组多样化的网络表明，这种分解与观测到的网络具有极高的拟合度。因此，该模型允许非常准确地预测部分已知网络中的缺失链接。其次，当节点特征已知时，我们展示了如何将匹配 - 中心性分解与此类外部信息相关联。因此，它提供了一种简单而通用的工具，用于探索节点特征如何解释网络架构。最后，我们证明了该模型在预测新节点加入现有网络时将创建的链接方面的效率和灵活性。
引用
@article{arxiv.1310.4633,
title = {Matching-centrality decomposition and the forecasting of new links in networks},
author = {Rudolf P. Rohr and Russel E. Naisbit and Christian Mazza and Louix-Félix Bersier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.4633},
year = {2016}
}