本文關(guān)鍵詞：社區(qū)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)

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【摘要】：在現(xiàn)實(shí)生活中有許多系統(tǒng)都可以抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而用圖論的方法對(duì)其進(jìn)行研究。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究在當(dāng)今社會(huì)已經(jīng)有了非凡的意義和地位,而鏈路預(yù)測(cè)和社區(qū)檢測(cè)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)重要研究方向。鏈路預(yù)測(cè)是指:通過網(wǎng)絡(luò)的已知信息來對(duì)網(wǎng)絡(luò)中尚未產(chǎn)生連邊的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)其產(chǎn)生連接的可能性.一般來說鏈路預(yù)測(cè)主要有兩種用途,分別是對(duì)已經(jīng)存在但尚未被發(fā)現(xiàn)的鏈接的預(yù)測(cè)和對(duì)未來可能產(chǎn)生的鏈接的預(yù)測(cè)。鏈路預(yù)測(cè)的研究不僅具有理論價(jià)值,而且具有十分重要的應(yīng)用價(jià)值,所以這是一項(xiàng)十分重要的工作。另一方面,社區(qū)檢測(cè)的簡(jiǎn)單說法是說:要找到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的分類集合,使得同一集合內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系比較緊密,不同集合間的節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系比較稀疏。了解網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)可以幫助我們進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并更好地理解和解釋網(wǎng)絡(luò)的功能,從而能夠更容易發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中一些隱而未現(xiàn)的規(guī)律以及預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的行為。由于網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)具有如此重要的價(jià)值,所以如何在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上快速高效地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)也是一項(xiàng)十分重要的工作。本文的工作正是圍繞這兩個(gè)方向展開的。首先,本文提出了一種利用網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)信息和節(jié)點(diǎn)相似性信息的基于社區(qū)信息和節(jié)點(diǎn)相似性的鏈路預(yù)測(cè)方法。接著,我們發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)的結(jié)果其實(shí)在某種程度上反映了網(wǎng)絡(luò)演化的一些性質(zhì)�；谶@個(gè)思想我們又提出了一種利用網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)結(jié)果信息的基于網(wǎng)絡(luò)演化的社區(qū)檢測(cè)方法。最后,我們驚喜地發(fā)現(xiàn),只要經(jīng)過略微地調(diào)整,我們提出的這種社區(qū)檢測(cè)算法就可以很好的推廣到符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中,并具有十分優(yōu)越的性能,從而得到一種適用于多種網(wǎng)絡(luò)的更一般化的社區(qū)檢測(cè)算法。本文的主要工作如下:1.基于社區(qū)信息和節(jié)點(diǎn)相似性的鏈路預(yù)測(cè)算法。這種方法是在隨機(jī)分塊模型的基礎(chǔ)上,通過融合網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)信息和節(jié)點(diǎn)相似性信息而實(shí)現(xiàn)鏈路預(yù)測(cè)的。通過在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和LFR benchmark網(wǎng)絡(luò)上的大量實(shí)驗(yàn),證實(shí)了該方法具有很高的預(yù)測(cè)精度,同時(shí)時(shí)間復(fù)雜度又相對(duì)較小。特別地,在面對(duì)不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)時(shí),我們可以分別以不同的方式實(shí)現(xiàn)該算法,并保證其良好的性能。2.基于網(wǎng)絡(luò)演化的社區(qū)檢測(cè)算法。我們利用網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)結(jié)果中所蘊(yùn)藏的網(wǎng)絡(luò)演化信息,做到了在重現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)演化過程的同時(shí)對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)檢測(cè),而最終提出了這種基于網(wǎng)絡(luò)演化的社區(qū)檢測(cè)算法。該算法不同于傳統(tǒng)的社區(qū)檢測(cè)算法,開拓出了社區(qū)檢測(cè)的新思路,其思路簡(jiǎn)單易懂、算法復(fù)雜度低、劃分精確度高等特點(diǎn)都在大量的現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)和LFR benchmark網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證。3.基于網(wǎng)絡(luò)演化的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測(cè)算法。我們提出的基于網(wǎng)絡(luò)演化的社區(qū)檢測(cè)算法只需要略微調(diào)整就可以適用于符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中,甚至是帶權(quán)重的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)。這樣,我們就給出了一種適用于多種網(wǎng)絡(luò)的更一般化的社區(qū)檢測(cè)算法。同樣,該算法在符號(hào)網(wǎng)絡(luò)上的高效性也在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和生成網(wǎng)絡(luò)中得到了驗(yàn)證。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5

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