本文關(guān)鍵詞：基于相似性的鏈接預(yù)測算法研究

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【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個交叉性的研究方向,在生物信息學(xué)、人類社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等方面都有重要的應(yīng)用。鏈接預(yù)測是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中已知的節(jié)點(diǎn)屬性和結(jié)構(gòu)等信息預(yù)測兩個節(jié)點(diǎn)之間存在鏈接的可能性,目前鏈接預(yù)測研究的熱點(diǎn)方向是基于相似性的算法研究,這類研究的重要前提是網(wǎng)絡(luò)中兩個節(jié)點(diǎn)之間的相似程度越高,則兩者越有可能產(chǎn)生鏈接�；谙嗨菩缘逆溄宇A(yù)測算法能較為充分地利用節(jié)點(diǎn)的屬性信息及網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,計(jì)算時間復(fù)雜度低,相對容易實(shí)現(xiàn),適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),且可以獲得較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。然而,目前的幾種針對無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測的經(jīng)典算法運(yùn)用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息有限,大多是從被預(yù)測的兩個節(jié)點(diǎn)的共同鄰居出發(fā),只考慮被預(yù)測的兩個節(jié)點(diǎn)共同鄰居的個數(shù)和單個共同鄰居節(jié)點(diǎn)的特征,并未深入研究鄰居節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系對預(yù)測結(jié)果的影響。針對這一問題,本文在已有的相似性指標(biāo)的研究基礎(chǔ)上,提出了一種新的鏈接預(yù)測算法—基于局域路徑上的節(jié)點(diǎn)引力算法(Individual Attraction Based on Local Path Index, IALP),該算法不僅利用了共同鄰居節(jié)點(diǎn)和間接鄰居節(jié)點(diǎn)的度數(shù)信息,而且考慮了鄰居節(jié)點(diǎn)集合中各節(jié)點(diǎn)關(guān)系的緊密程度。實(shí)驗(yàn)表明IALP算法能夠提高鏈接預(yù)測的準(zhǔn)確率。此外,近年來,越來越多對真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)研究表明,利用簡單的無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)來刻畫真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,許多重要的信息,如鏈接的強(qiáng)度、類型等,因僅考慮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)而被忽略,加權(quán)網(wǎng)絡(luò)能更為全面深刻地刻畫真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)體系。因此,本文還研究了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測問題,提出一種處理加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測方法。根據(jù)從新浪微博上爬取到的用戶信息及用戶之間的相互聯(lián)系信息,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜陀脩舻呐d趣分類等因素構(gòu)建了一個新浪微博加權(quán)網(wǎng)絡(luò),并將已有的3種無權(quán)無向相似性指標(biāo)CN、AA、RA擴(kuò)展到加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測指標(biāo)WCN、WAA和WRA中,對該加權(quán)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鏈接預(yù)測。實(shí)驗(yàn)表明擴(kuò)展算法能夠取得更好的預(yù)測效果。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 鏈接預(yù)測 相似性度量 加權(quán)網(wǎng)絡(luò) 共同鄰居
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 中文摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 符號說明11-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 課題研究的背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 鏈接預(yù)測研究綜述17-29
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)17-21
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模17-19
• 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征19-21
• 2.2 基于相似性的鏈接預(yù)測算法21-26
• 2.2.1 基于局部信息的方法22-23
• 2.2.2 基于路徑的方法23-24
• 2.2.3 基于隨機(jī)游走的方法24-26
• 2.3 數(shù)據(jù)集劃分26-27
• 2.4 性能評價指標(biāo)27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測29-38
• 3.1 改進(jìn)的基于局域信息的鏈接預(yù)測算法29-31
• 3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析31-37
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)31-32
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容32-33
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果33-36
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析36-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第4章 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測38-48
• 4.1 鏈接預(yù)測算法加權(quán)擴(kuò)展38-40
• 4.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容40-43
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40-42
• 4.2.2 采用鏈接預(yù)測算法計(jì)算相似度42
• 4.2.3 對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評估42-43
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-47
• 4.3.1 無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果43-44
• 4.3.2 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果44-46
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 總結(jié)48-49
• 5.2 對未來的展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 致謝54-55
• 碩士期間研究成果55-56
• 附件56

【相似文獻(xiàn)】

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