本文選題：鏈路預(yù)測 + 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《中國計量大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：本論文研究基于節(jié)點相似性的鏈路預(yù)測(Link Prediction),網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測既包含對未知鏈接(記錄網(wǎng)絡(luò)過程中遺漏或被隱藏的邊)的預(yù)測,也包含對未來鏈接(未來很有可能存在的邊)的預(yù)測.針對鏈路預(yù)測的方法及應(yīng)用,我們基于節(jié)點對相似性提出了兩個新的局部相似性指標(biāo);隨后考慮鏈路預(yù)測對重要連邊的預(yù)測功能,我們將鏈路預(yù)測可指導(dǎo)重要連邊的思想運用到崩潰網(wǎng)絡(luò)的恢復(fù)過程中.受網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)的啟發(fā),本文首先提出一個新的局部相似性指標(biāo)——局部社團結(jié)構(gòu)(Local Community Structure)指標(biāo),簡稱為LCS指標(biāo).在已知網(wǎng)絡(luò)局部信息的前提下,LCS指標(biāo)刻畫了網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點間的共同鄰居節(jié)點與這兩個節(jié)點的聚集關(guān)系.在基于真實網(wǎng)絡(luò)的實驗中,我們計算并比較了CN、AA、RA和LCS四個指標(biāo)在7個不同真實網(wǎng)絡(luò)中的AUC值.我們發(fā)現(xiàn),在簇系數(shù)較大的網(wǎng)絡(luò)中,LCS指標(biāo)的預(yù)測精確度要優(yōu)于其他三個指標(biāo).在上述LCS指標(biāo)的構(gòu)建基礎(chǔ)上,本文借助節(jié)點的鄰居節(jié)點與另一個節(jié)點之間的緊密程度來定義兩個節(jié)點間的相似性,提出了CS指標(biāo).該指標(biāo)結(jié)合以往指標(biāo)的思想和技巧,通過數(shù)據(jù)實驗顯示,它在大多數(shù)真實網(wǎng)絡(luò)中可達到比其他指標(biāo)更高的預(yù)測精確度.鏈路預(yù)測算法不僅可以用于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中缺失的連邊,也可以用于探索網(wǎng)絡(luò)中隱藏的鏈接以及重要的鏈接.對網(wǎng)絡(luò)中重要鏈路的探索研究,本文主要以電力網(wǎng)絡(luò)的實際背景為主,在大規(guī)模癱瘓狀態(tài)下的電力系統(tǒng)的恢復(fù)過程中,網(wǎng)絡(luò)中的一些特殊連邊起到了關(guān)鍵作用,這也是本文提出的基于異常鏈路分析的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)策略的主要思想.通過鏈路預(yù)測算法對網(wǎng)絡(luò)中真實存在的連邊進行異常度排名,以優(yōu)先恢復(fù)異常度高的電源節(jié)點為目標(biāo),建立骨架網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)策略,然后根據(jù)鏈路的重要性進行骨架網(wǎng)絡(luò)之外的線路的修復(fù).這樣不僅可以快速連通電源發(fā)電機,也能及時恢復(fù)重要線路,具有實際意義.
[Abstract]:In this paper, link prediction based on node similarity is studied. The link prediction in the network includes the prediction of unknown links (recording the missing or hidden edges in the network). It also includes predictions of future links (which are likely to exist in the future). Aiming at the method and application of link prediction, we propose two new local similarity indexes based on node pair similarity, and then consider the prediction function of link prediction to important connected edges. We apply the idea of link prediction to the restoration of crash networks. Inspired by the network community structure, a new local similarity index, Local Community structure (LCS), is proposed in this paper. Based on the known local information of the network, the LCS index describes the aggregation relationship between the common neighbor nodes and the two nodes between any two nodes in the network. In the experiment based on real network, we calculate and compare the AUC values of CNA AARA and LCS in 7 different real networks. We find that the prediction accuracy of LCS is better than the other three indexes in the network with large cluster coefficient. Based on the above LCS index, the similarity between the two nodes is defined by the tightness between the neighbor node and the other node, and the CS index is proposed. Combined with the ideas and techniques of the previous indexes, the data experiments show that the index can achieve higher prediction accuracy than other indexes in most real networks. The link prediction algorithm can be used not only to predict the missing links in the network, but also to explore the hidden links and important links in the network. For the exploration and research of important links in the network, this paper mainly focuses on the actual background of the power network, and plays a key role in the restoration process of the power system under the large-scale paralysis. This is also the main idea of the network reconfiguration strategy based on abnormal link analysis. By using the link prediction algorithm to rank the abnormal degree of the real connected edges in the network, the restoration strategy of skeleton network is established with priority to recover the power node with high anomaly degree. Then, according to the importance of the link, the repair of the line outside the skeleton network is carried out. It is of practical significance not only to connect the power generator quickly, but also to restore the important circuit in time.
【學(xué)位授予單位】：中國計量大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5

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本文編號：2069463