摘要：作為復雜網(wǎng)絡(luò)分析中的一個研究熱點,鏈接預測在許多領(lǐng)域中都有重要的應(yīng)用價值,得到了廣泛的關(guān)注。使用網(wǎng)絡(luò)中的已知結(jié)構(gòu)信息來計算未連接的節(jié)點對之間的相似性,進而評估其存在鏈接的可能性是目前最常用的方法。不同網(wǎng)絡(luò)具有不同的結(jié)構(gòu)特征,節(jié)點之間的特征對鏈接的形成具有重要影響。為了提高鏈接預測的性能,文中定義了節(jié)點的連接模式,并基于節(jié)點連接模式的相關(guān)性(Correlation of Nodes’Connecting Patterns,CNCP)設(shè)計了一個新的鏈接預測模型。該模型將CNCP與基本相似性指標相結(jié)合,通過綜合節(jié)點的相似性與節(jié)點連接模式的相關(guān)性進行鏈接預測。文中將CNCP與CN(Common Neighbors),RA(Resource Allocation),AA(Adamic-Adar)及PA(Preferential Attachment)4個相似性指標相結(jié)合,提出了CNCP-CN,CNCP-RA,CNCP-AA和CNCP-PA 4個新的鏈接預測指標。在6個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,所提方法在AUC和Precision 2個評價標準上的性能優(yōu)于對比方法。