《表5 基于XGBoost与基于相似性的链路预测在facebook数据集上精度比较》

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《基于XGBoost算法的社交网络链路预测》

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注：XGBoost-3、XGBoost-7、XGBoost-9、XGBoost-11分别表示选取3、5、7、9、11个指标时运用XGBoost算法进行链路预测得到的结果

表5表明分别综合考虑3、5、7、9、11个相似性指标，使用XGBoost算法进行链路预测后得到的AUC在绝大部分情况下优于单个指标，在指标个数小于12个时，也存在单个指标优于多个指标的情况。图1表明随着指标个数的增加，基于XGBoost算法链路预测的AUC也在增加。在综合考虑全部15个指标之后，AUC最大，链路预测效果最好。