[发明专利]一种机会网络链路的预测方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种机会网络链路的预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

在机会网络中根据链路预测精度，选取确定第一指标相似度以及第二指标相似度，其中所述第一指标相似度为基于邻居的相似性指标对应的相似度值，所述第二指标相似度为基于路径的相似性指标对应的相似度值；

根据所述机会网络中的节点历史信息，分别对所述第一指标相似度以及所述第二指标相似度进行改进，以分别得到第一改进相似度以及第二改进相似度，所述节点历史信息包括连接时长以及连接次数；

通过加权平均法对所述第一改进相似度以及所述第二改进相似度进行融合以得到单位目标相似度，并根据多个所述单位目标相似度得到节点对目标相似度，根据所述节点对相似度对所述机会网络进行链路预测；

所述第一改进相似度的计算公式为：

其中，为第一改进相似度，Δt为节点对连接的总时长，Δf为节点对连接的总次数，T为时间片，k_z为节点z的度；

所述第二改进相似度的计算公式为：

其中，为第二改进相似度，A为网络的邻接矩阵，a为可调参数，Δt为节点对连接的总时长，Δf为节点对连接的总次数，T为时间片，A³为节点x和节点y之间长度为3的路径数目；

单位目标相似度的计算公式为：

其中，为融合后得到的单位目标相似度，l为可调参数；

节点对目标相似度的计算公式为：

其中，S_xy为前N个时间切片T内，第i个节点对目标相似度，λ为可调参数，i为节点对的序号。

2.根据权利要求1所述的机会网络链路的预测方法，其特征在于，所述第一指标相似度的表达式为：

其中，为所述第一指标相似度，z表示节点对x与y的共同邻居集合，Γ_(x)表示节点x的邻居集合，Γ_(y)表示节点y的邻居集合，k_z表示节点z的度。

3.根据权利要求2所述的机会网络链路的预测方法，其特征在于，所述第二指标相似度的表达式为：

其中，为所述第二指标相似度，A为网络的邻接矩阵，a为可调参数。

4.根据权利要求1所述的机会网络链路的预测方法，其特征在于，所述根据所述节点对相似度对所述机会网络进行链路预测的方法包括：

将所述节点对相似度对应的值按照降序的顺序进行排列；

确定排列在首位的所述节点对相似度对应的节点对为最大连边概率。