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针对目前链路预测方法普遍存在精度不高、效率低等问题，提出了基于高阶路径相似度的复杂网络链路预测方法。首先，利用路径作为判别特征对复杂网络中的缺失链接进行预测，以实现资源的有效分配，并通过惩罚公共近邻对信息泄露进行限制。其次，将高阶路径作为判别特征，对种子节点对间的可用长路径实施惩罚。最后，利用多个真实复杂网络数据集进行数值算例。实验结果表明，与其他基线方法相比，所提方法具有更优的精度与效率。

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《基于高阶路径相似度的复杂网络链路预测方法》

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文件号：255903

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