کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5102873 | 1480091 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An evidential link prediction method and link predictability based on Shannon entropy
ترجمه فارسی عنوان
یک روش پیش بینی پیوندی و پیش بینی پذیری لینک بر اساس آنتروپی شانون
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های پیچیده پیش بینی پیوند، تئوری دمپستر-شافر، تابع باور، پیش بینی پذیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
Predicting missing links is of both theoretical value and practical interest in network science. In this paper, we empirically investigate a new link prediction method base on similarity and compare nine well-known local similarity measures on nine real networks. Most of the previous studies focus on the accuracy, however, it is crucial to consider the link predictability as an initial property of networks itself. Hence, this paper has proposed a new link prediction approach called evidential measure (EM) based on Dempster-Shafer theory. Moreover, this paper proposed a new method to measure link predictability via local information and Shannon entropy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 482, 15 September 2017, Pages 699-712
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 482, 15 September 2017, Pages 699-712
نویسندگان
Likang Yin, Haoyang Zheng, Tian Bian, Yong Deng,