[发明专利]一种有向网络链路预测方法

权利要求书

1.一种有向网络链路预测方法，其特征在于，包括：

确定有向网络的节点集合和连边集合；

根据所述节点集合和连边集合，构建有向网络的有向图谱；

根据所述有向图谱，确定有向网络中的可选链路；

分别计算每条可选链路的拓扑连通度；

根据所述拓扑连通度，进行可选链路的降序排序；

根据所述降序排序，选取最大拓扑连通度值的可选链路为所述有向网络的优选链路。

2.如权利要求1所述的一种有向网络链路预测方法，其特征在于，所述确定有向网络的节点结合和连边集合，包括：

获取有向网络的链路数据；

根据所述链路数据，确定链路数据中的链路节点；

将所述链路节点进行节点标记和方向标记，确定节点标记参数和方向标记参数；

根据所述节点标记参数，确定有向网络的节点集合；

根据所述方向标记参数，计算节点的相似性；

根据所述相似性，进行节点连边，生成有向链路，并对每一条有向链路进行性统计，构成连边集合。

3.如权利要求1所述的一种有向网络链路预测方法，其特征在于，所述计算节点相似性包括如下方式：

基于Bifan的频率预测法；

基于共同邻居的节点相似法；

基于DAA的共同邻居节点相似法；

基于资源分配指标的比例法；

基于偏好性连接指标的节点出入度法；

基于局部相似性指标的三阶函数及算法；

基于Katz的全局属性及算法；

基于节点平均通勤时间的粒子计算法；

基于随机游走的概率计算法；

基于叠加效应的局部随机游走法。

4.如权利要求1所述的一种有向网络链路预测方法，其特征在于，所述根据所述节点集合和连边集合，构建有向网络的有向图谱，包括：

将所述节点集合和连边集合进行参数定义；其中，

节点集合定义为x，连边集合定义为y；

根据所述参数定义，确定所述节点集合中不同节点之间的节点序列；

根据所述节点序列，确定不同节点之间的支配关系和等价状态；

根据所述支配关系和等价状态，确定有向网络中的不同节点的路径方向；

根据所述路径方向，将不同的节点集合在同一图谱上，生成有向图谱。

5.如权利要求1所述的一种有向网络链路预测方法，其特征在于，所述根据所述有向图谱，确定有向网络中的可选链路，包括：

根据所述有向图谱，确定任意节点与其连边的信息贡献；

根据所述信息贡献，计算任意节点的相似性指标；

根据所述相似性指标，分别确定每个节点的邻居节点；其中，

所述邻居节点包括连出邻居、连入邻居和互惠邻居；

分别设置所述邻居节点的连边权重，并根据所述连边权重，构建网络含权邻接矩阵；

根据所述网络含权邻接矩阵，构建基于信息贡献的线性规划模型；

根据所述线性规划模型，确定在预设线性值之内的可选链路。

6.如权利要求1所述的一种有向网络链路预测方法，其特征在于，所述分别计算每条可选链路的拓扑连通度，包括：

根据所述可选链路，确定节点度的中心性指标，并计算节点出入度：

其中，f_c(i)表示第i个节点的出度；f_r(i)表示第i个节点的入度；J_xy表示节点x至连线y的入度；J_yx表示连线y至节点x的出度；i∈n，i为正整数；

根据所述节点出入度，分别计算每条可选链路的拓扑连通度：

其中，L表示拓扑连通度。