摘要：复杂网络包括生物性信息网络、科学家合作网络、社交关系网络等,研究复杂网络的关系预测问题有助于预测蛋白质相互关系,发现科学家合作关系,以及挖掘潜在好友关系等。目前,绝大多数关系预测算法由复杂网络的相似度模型实现,但该类型算法基于显式的网络拓扑特征构建,忽视了影响关系生成的隐含信息。针对这一问题,在朴素贝叶斯链接预测模型（LNB）基础上提出了一种加强（Enhanced）朴素贝叶斯链接预测模型（ELNB）,该模型通过定义共邻节点关系概率对共邻节点构成的局部子图特征进行建模,有效缓解了LNB中的独立性假设,实现了共邻节点关系贡献的量化计算。在人工数据集和真实复杂网络数据集上的实验表明,本文提出的模型优于基准算法和其他新近提出的模型。同时,把ELNB的思想有效地拓展到其他基于共邻节点的相似度算法中,为该类模型的研究提供一种新的方案。

关键词：复杂网络 贝叶斯模型 关系预测 关系挖掘 

单位：广东工贸职业技术学院计算机工程系; 广东广州510510; 华南理工大学计算机科学与工程学院; 广东广州510641