[发明专利]一种基于AdaBoost的链路预测算法

摘要

本发明提供了一种基于AdaBoost的链路预测算法，该方法适用于为当前拓扑结构中的通信实体预测其将来发生通信的可能性。用户输入当前网络的通信关系，通过一系列的计算，能够得到对下一时刻的通信实体是否发送通信的预测。该方法将Boosting方法中提升弱学习方法为强学习方法的思想应用到链路预测之中。本发明的优势在于相对于现有的各种常用的预测算法而言，具有更高的灵敏度和更低的误报率，能够在显著提高算法召回率的同时，保持计算结果的正确性。

主权项

一种基于AdaBoost的链路预测算法：其特征在于，首先读取预测训练样本以及预测测试样本；为预测训练样本附上其真实所在类的标签值；为每个样本的权重赋初始值；按照算法结果互补原则选取若干链路预测算法作为弱分类器；使用各个分类器为训练样本做分类；循环计算得到所有分类器投票权重，对每次循环，按照分类结果是否正确计算各个分类器当前错误率，选择出错误率最小的分类器，计算其投票权重，并对所有的样本进行权重升级。循环结束后得到每个分类器的投票权重；使用每个分类器为预测测试集合中的样本做分类；按上述各分类器的分类结果为预测测试集合中的样本投票，最终投票结果为正的样本即为预测其会在将来发生链接，投票结果为负的样本即为预测其不会再将来发生链接。