《表6 基于ROC曲线下面积的不同算法比较》

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《基于子图演化与改进蚁群优化算法的社交网络链路预测方法》

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注：加粗的数字表示针对某数据集精度最高的算法。

其他评估方法为ROC面积[49]和精确率-召回率曲线方法[50]。各算法根据ROC曲线下面积的评估结果如表6所示；新浪微博、hep-ph和patent-colla数据集根据精确率-召回率曲线下面积所得的评估结果如表7所示。ROC曲线如图6（a）～图6（c）所示，所选的3个链路预测算法在3个数据集上的精确率-召回率曲线如图6（d）～图6（f）所示。结果表明，在大多数预测器中SE-ACO算法的精度都高于其他算法，而预测器在某几个数据集中精度较低的原因是由于数据集本身特征所导致（其他预测器实验所得结果在此不再赘述）。