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鏈路預測是復雜網絡的重要研究方向，當前的鏈路預測算法因可利用的網絡信息有限，導致預測算法的精確度受限為了提高預測算法的性能，采用改進的 Adaboost算法進行鏈路預測。首先根據復雜網絡樣本建立鄰接矩陣，完成樣本的矩陣化處理;然后采用 Adaboost算法進行分類訓練，通過權重投票獲取預測結果;最后，考慮到復雜網絡弱分類器預測正負誤差分布的不均衡問題，設置權重調整因子η及其調整范圍［η，η］并根據η值動態調整 Adaboost算法的多個弱分類器分類結果的權重，從而獲得準確的鏈路預測結果。實驗結果證明，相比其他常用網絡鏈路預測算法及傳統 Adaboost算法，改進的AdaBoost算法的預測準確率優勢眀顯，且在節點數量較多時，其預測時間性能和其他算法的差距較小。
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