Теперь китайские ученые изучили влияние сетевой структуры, чтобы пролить свет на надежность новейших методов, используемых для прогнозирования поведения таких сложных сетей. Цзинь-Сюань Ян и Сяо-Донг Чжан из Шанхайского университета Цзяо Тонг в Китае только что опубликовали свою работу в EPJ B, что дает хороший справочник по выбору подходящего алгоритма для прогнозирования ссылок в зависимости от выбранной сетевой структуры. В этой статье авторы используют два параметра сетей — индекс общих соседей и так называемый индекс коэффициента Джини — для выявления связи между структурой сети и точностью методов, используемых для прогнозирования будущих связей.Их исследование частично включает статистический анализ, который выявляет корреляцию между характеристиками сети, такими как индекс общих соседей, индекс коэффициента Джини и другие индексы, которые конкретно описывают структуру сети, например, ее коэффициент кластеризации или степень неоднородности.
Авторы проверяют свою теорию экспериментально на множестве реальных сетей и обнаруживают, что предложенный алгоритм обеспечивает лучшую точность предсказания и надежность сетевой структуры, чем существующие методы. Это также побуждает авторов разработать новый метод прогнозирования недостающих ссылок.