计算机应用研究

作者：史玉林,钱晓东,

单位：兰州交通大学经济与管理学院,兰州730070；

关键词：随机分块模型,电商网络,链路预测,推荐,

基金：国家自然科学基金资助项目(71461017)；；

通过改进的随机分块模型（SBM）链路预测算法，研究电子商务网络的演化过程与社团结构。针对原始SBM模型块之间的度分布为二项式分布，引入度衰减参数使得随机分块模型中块之间的度分布遵循幂律分布。针对原始SBM模型中节点之间的连接仅仅取决于节点所属块的假设，引入度控制参数使其更接近真实网络的度数分布。基于此提出优化后的随机分块模型，并利用阿里巴巴淘宝数据集验证该算法，结果显示该算法精确度高于随机分块模型（SBM）、度修正的随机分块模型（DCSBM）以及层次结构模型（HBM）。说明改进后的算法能较好地刻画电商网络中的社团结构，准确地发现网络中的缺失链接。

来源：2024年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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