应用 Adamic-Adar 指数算法预测志愿者协作：简单即是更好

本研究探讨了在存在互相连接的个体不独立样本的情况下，预测算法的表现。提出了一种基于网络的罚函数来鼓励联通节点的预测相似性，并证明了其在预测模型中的应用能够显著改进表现，特别是在存在网络内部联系的情况下。通过对青少年的探险行为和大麻使用水平的预测研究，发现这种方法对预测行为的提高是有效的，并提供了对变量效应估计的说明。