Resumen

Los algoritmos basados en similitud topológica juegan un papel importante en la predicción de enlaces. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos tradicionales basados en las influencias de los nodos solo consideran los grados de los extremos, lo cual ignora las diferencias en la contribución de los vecinos. A través de generosas exploraciones, proponemos el modelo DME (derivación de entropía de mapeo) que concierne a la relación de mapeo entre el nodo y sus vecinos para acceder adecuadamente a la influencia del nodo. Abundantes experimentos en nueve redes reales sugieren que el modelo puede mejorar la precisión en la predicción de enlaces y funcionar mejor que los algoritmos tradicionales de manera evidente sin un aumento en la complejidad temporal.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Algoritmos; Similitud topológica; Predicción de enlaces; Modelo DME; Entropía de mapeo; Vecinos
• Keywords:Algorithms; Topological similarity; Link prediction; DME model; Mapping entropy; Neighbors