萨蒂亚·贾亚德夫·帕普;拉姆克里什纳·帕苏马蒂;尼拉夫·巴特 从流量数据预测保守网络的未知定向链路。 （英语） Zbl 1481.90094号 J.复杂网络。 9，第6号，文章ID cnab037，28 p.（2021）. 摘要：节点间链路预测是复杂网络研究中的一个重要问题。在这项工作中，我们研究了从数据确定保守流网络中的定向链接。提出了一种新的方法来预测潜在保守网络的未知链接以及与之相关的流方向。利用稳态流量数据，结合奇异值分解、主成分分析和图论工具，通过查找网络关联矩阵中的缺失值，实现有向链路预测。与传统的基于整数优化的方法相比，该方法在三次时间内完成了有向链路预测的任务。通过对基于Erdős-Rényi、Watts-Strogatz和Barabási-Albert网络模型的网络在不同信噪比下生成的流量数据的综合研究，验证了该方法。经验表明，在渐近意义上，所有未知有向链路都可以用足够大的噪声数据正确预测，以正确估计关联矩阵中的缺失值。 MSC公司： 90B10型 运筹学中的确定性网络模型 关键词：定向网络;链路预测;保护;流量数据;关联矩阵;主成分分析 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.J.Pappu}等人，J.Complex Netw。9，第6号，文章ID cnab037，28 p.（2021；Zbl 1481.90094） 全文： 内政部