基于節點重要性的鏈路預測算法
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復雜網絡鏈路預測是根據已知、可觀察到的節點的拓撲結構、節點屬性等特征，預測網絡中其他節點之間缺失的鏈接和未來可能產生的鏈接口。在社會網絡分析、蛋白質交互作用、神經網絡、電力網絡等領域中，鏈路預測方法可廣泛應用于分析網絡數據的缺失、分析復雜網絡演化機制等問題，在理論和實際應用中都發揮著巨大的作用，受到各領域的科學家的廣泛關注。
網絡結構鏈路預測方法主要有基于相似性的鏈路預測、基于最大似然估計的鏈路預測和概率模型等方法。基于相似性的方法是目前運用最多的鏈路預測算法之一，其前提是刻畫節點相似性指標，由于基于相似性的方法計算簡單、速度快、準確率高，吸引了很多研究學者的關注，但該方法在節點信息使用方面不夠充分。
在復雜網絡中，一些具有重要作用的成員節點可能具有更大的影響力或者更強的信息傳播能力，網絡中節點的重要性可以用節點中心性來表示。由于社交網絡中大量活動都是圍繞一些重要成員節點開展或與其具有密切的關系，因此，節點中心性在復雜網絡研究中具有重要的理論價值和現實意義。楊建祥等針對無權網絡的介數中心性提出了快速更新算法；李靜茹等將度量節點中心性的方法應用于有權社交網絡中，汪明了加權網絡中節點中心性的有效性及作用。
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