《表3 真实网络数据集：面向复杂网络的节点相似性度量》

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《面向复杂网络的节点相似性度量》

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本文使用了经典的人工网络和真实网络：ER随机图、WS小世界网络、BA无标度网络、US air lines network[18]、Email network[19]、Yeast network[20]、Soc＿CMU network[18]、Bio＿dmela network[18]和PGP network[18]。数据基本情况如表3所示。由复杂网络的小世界特性和“六度分割”可知，节点之间存在较短的最短路径，因此为了降低时间复杂度，Katz指标中取参数l=3；局部随机游走中同样考虑路径长度为3的影响。