《表3 不同方法在10个真实网络上的AUC值》

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《深度非负矩阵分解的链路预测方法研究》

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将方法（DNMF）与其他10个网络数据集的方法的AUC、Precision、PP进行了比较，AUC值、Precision值、PP值分别是运行100次的平均值。在实验中，LP方法的参数α为0.000 1，Katz方法的参数α为0.01，DNMF参数m为2。表3、表4、表5中分别给出了不同方法在10个真实网络上的AUC值、Precision值和PP值，每一列的最高值用黑色粗体表示，其训练集比例均为90%。