資料介紹
鏈路預(yù)測是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要研究方向,當(dāng)前的鏈路預(yù)測算法因可利用的網(wǎng)絡(luò)信息有限,導(dǎo)致預(yù)測算法的精確度受限為了提高預(yù)測算法的性能,采用改進(jìn)的 Adaboost算法進(jìn)行鏈路預(yù)測。首先根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行分類訓(xùn)練,通過權(quán)重投票獲取預(yù)測結(jié)果;最后,考慮到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)弱分類器預(yù)測正負(fù)誤差分布的不均衡問題,設(shè)置權(quán)重調(diào)整因子η及其調(diào)整范圍[η,η]并根據(jù)η值動(dòng)態(tài)調(diào)整 Adaboost算法的多個(gè)弱分類器分類結(jié)果的權(quán)重,從而獲得準(zhǔn)確的鏈路預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,相比其他常用網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測算法及傳統(tǒng) Adaboost算法,改進(jìn)的AdaBoost算法的預(yù)測準(zhǔn)確率優(yōu)勢眀顯,且在節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多時(shí),其預(yù)測時(shí)間性能和其他算法的差距較小。
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