基于相似性的链路预测算法的鲁棒性及其在生物网络中的应用
物理与社会
2013-02-26 v1 社会与信息网络
摘要
已有许多算法被提出用于预测各种真实网络中的缺失链路。这些研究主要关注这些算法的准确性和效率。然而，几乎在所有真实网络中都存在的链路噪声或非理性对其鲁棒性的影响却鲜少受到关注。在本文中，我们研究了几种典型的基于节点相似性的算法的鲁棒性，发现这些算法对噪声强度敏感。此外，我们发现它还依赖于网络的结构属性，尤其是网络效率、聚类系数和平均度。另外，我们尝试通过使用链路加权方法将无权网络转化为加权网络，然后利用链路的权重来表征其可靠性，以增强鲁棒性。结果表明，适当的链路加权方案可以在生物网络中显著增强这些算法的鲁棒性和准确性，同时几乎不增加计算量。
引用
@article{arxiv.1302.5878,
title = {Robustness of Link-prediction Algorithm Based on Similarity and Application to Biological Networks},
author = {Liang Wang and Ke Hu and Yi Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.5878},
year = {2013}
}
备注
11 pages, 4 figues