摘要：目前大多数链路预测方法都是针对丢失链路的结构性预测,缺乏针对未来时刻网络链路的时序性预测,为此提出了一种基于频繁闭图关联规则的链路预测方法。将形式化后的动态网络划分为训练集和测试集,基于阿普里奥里思想从训练集中提取频繁闭图,并根据频繁闭图的时间间隔建立时延分布矩阵,用于表征频繁闭图之间的时序关联规则,在此基础上预测测试集中的网络结构。将该方法运用于不同时间尺度下的AS™互联网动态网络中,结果表明,该方法能够以很高的精确率预测波动型动态网络的链路。
张岩庆,陆余良,杨国正.基于频繁闭图关联规则的AS互联网预测[J] ●●●●。计算机科学, 2016年，43（Z6）：314-318。https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2016.6A.075
张延庆、陆玉良、杨国正。基于频繁闭图关联规则的AS级互联网链路预测[J] ●●●●。计算机科学，2016，43（Z6）：314-318。https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2016.6A.075
