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鏈路預測是網絡分析的一個重要應用，網絡結構在真實場景中隨時間發(fā)生演變，節(jié)點間會產生新的聯系或者終止連接，從而導致網絡結構變化以及節(jié)點中內在的偏向發(fā)生偏移。為提升鏈路預測能力，提出一種基于時序特征的動態(tài)網絡節(jié)點表示的鏈路預測算法，即每一時刻的節(jié)點表示向量由歷史的表示向量計算得到，以反映節(jié)點在向量空間中的變化規(guī)律，同時結合節(jié)點間的高階鄰近特性，生成具有魯棒性的節(jié)點向量來維護網絡結構。在真實數據集上的實驗結果表明，與TNE、DHPE等算法相比，該算法在鏈路預測任務上的預測性能具有明顯提升，適用于大規(guī)模的動態(tài)網絡。
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