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使用模体检测的方式进行链路预测可行吗？
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上回博文“链路预测上的通用和特殊算法”http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=284972讲到想使用每种复杂网络的结构特征来进行链路预测。也谈到自己这方面有一点粗浅的想法，下面就向大家汇报一下，也许有点幼稚了。
周涛和吕琳媛他们在进行预测的时候使用的是节点的相似性质，这个方法的好处是可以使用复杂网络的局域特征，效率应该比较高。但是利用节点相似性无论采用哪种方法进行预测时，隐含着一个观点就是性质越相似的节点越应该相互连接，我总觉得这种假设不一定正确（瞎猜的，我总是感觉这一点对于社会网络应该是正确的，所谓的“物以类聚，人以群分”；但是对于其他网络不一定对）。写博文的时候我又想到很多网络都具有社团结构，社团结构内部节点相互连接的可能性很大，而且这些节点的相似度也应该很高，因此越相似的节点越应该相互连接也很可能是对的。但如果“像有些网络中边表示的是dissimilar”，那么这种方法是不是就没有办法预测了。
不过从他们那里我学到一点，就是使用复杂网络的局域特性进行比较准确的链路预测是可能的，因此我就想复杂网路的局域特性还有哪些，自然而然就想到了比较熟悉的模体（motif）。模体就是指复杂网络中比较小的块结构，一般的应用就是检测复杂网络中某种类型的小结构出现的频次是否比原网络随机置乱后出现的多，进而找出该网络的某种演化或结构特征。但是如下图所示，图A模体出现的多，并不代表出现图B的情况时我们就可以说节点1和2应该连接（如c所示），因为图A这种模式出现频次的高低不但取决于节点1和2是否连接，也取决于图B这种模式出现的频次，直接使用传统的模体来进行预测肯定是不行的。
不过上面的分析倒是给了我们一条思路，可以看看整个复杂网络中在模体B（此时不管节点1和2是否连接都算该模体）存在的前提下模体A出现概率，实际上就是看看该条件概率是不是大于50%来决定是否预测1和2之间是否连接。
我感觉这个想法可能会好用。另外在预测的时候也可以将几种模体和反模体联合在一起使用，比如使用下图中的模体A1和A2一起来预测1和2之间是否存在连接。
https://m.sciencenet.cn/blog-64458-285376.html
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