隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及,日益增長的網(wǎng)絡信息充斥著我們的生活。傳統(tǒng)的單一性網(wǎng)絡結構已經(jīng)不能夠表達網(wǎng)絡中豐富的信息,異質信息網(wǎng)絡的研究開始越來越受到研究者們的關注。定性和定量地對異質信息網(wǎng)絡進行研究已經(jīng)成為復雜網(wǎng)絡研究領域的一項有重大意義的課題,其中,鏈路預測是社交網(wǎng)絡挖掘研究的主要問題之一。由于網(wǎng)絡的復雜性、數(shù)據(jù)的多樣性,根據(jù)異質網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡中已有的信息,針對網(wǎng)絡中不同類型的數(shù)據(jù)進行鏈路預測的問題也變得更加復雜。面對異質信息網(wǎng)絡中龐大的信息量,現(xiàn)有的鏈路預測技術對原始數(shù)據(jù)信息的提取與篩選并不成熟。除此以外,已有的異質信息網(wǎng)絡中鏈路預測技術主要考慮網(wǎng)絡的結構,沒有充分考慮網(wǎng)絡中節(jié)點之間的相互關系,或者考慮的過于簡單,從而影響了鏈路預測的精確度。針對異質信息網(wǎng)絡中鏈路預測方法存在的問題,本文主要包括以下研究內容:（1）保留原異質網(wǎng)絡中的語義信息,提取異質網(wǎng)絡中待預測的兩種類型數(shù)據(jù)對象以及它們之間的鏈接關系。其中,兩種類型的數(shù)據(jù)對象作為網(wǎng)絡中的節(jié)點對象,兩種類型對象之間的鏈接數(shù)量作為網(wǎng)絡中兩種類型對象之間的鏈接關系,重新構造新的異質信息網(wǎng)絡。在簡化網(wǎng)絡的同時,不丟失原網(wǎng)絡中的語義信息。（2）采... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

作者與期刊數(shù)據(jù)記錄圖5.1中每條記錄在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)表示作者與期刊之間的鏈接數(shù)量，本文采用作者與期刊互為特征，作者與期刊之間的鏈接數(shù)量作為特征值，網(wǎng)絡中所有的節(jié)

圖 5.2 對象的向量表示 中節(jié)點對象的向量表示，計算數(shù)據(jù)集中節(jié)點之間的相算兩個節(jié)點之間的余弦相似性作為兩者的相關度，不接數(shù)量與后者節(jié)點所有鏈接數(shù)量之和的比值，構造節(jié)

圖 5.3 節(jié)點相關性矩陣圖 5.3 為節(jié)點相關性矩陣，矩陣中橫坐標和縱坐標分別代表作者和期刊的集合，橫坐標與縱坐標代表的對象的排列順序完全相同。實驗中規(guī)定作者和期刊分別按照字母順序排列，作者在前面，期刊在后面，部分橫坐標和縱坐標的代表對象如

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于動態(tài)異構信息網(wǎng)絡的時序關系預測[J]. 趙澤亞,賈巖濤,王元卓,靳小龍,程學旗.  計算機研究與發(fā)展. 2015(08)
[2]一種基于元路徑的異質信息網(wǎng)絡鏈路預測模型[J]. 黃立威,李德毅,馬于濤,鄭思儀,張海粟,付鷹.  計算機學報. 2014(04)
[3]基于無偏Q值反饋的社區(qū)劃分算法[J]. 楊柳,曹玖新,劉波,時莉莉.  東南大學學報(自然科學版). 2011(01)
[4]復雜網(wǎng)絡鏈路預測[J]. 呂琳媛.  電子科技大學學報. 2010(05)



本文編號：2999169