基于擾動(dòng)方法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-01-16 21:05
鏈路預(yù)測(cè)是研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的有效工具之一,簡(jiǎn)單來說,鏈路預(yù)測(cè)就是指根據(jù)網(wǎng)絡(luò)已知的信息去預(yù)估這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中沒有相連的兩節(jié)點(diǎn)間將會(huì)產(chǎn)生連接的概率。最近幾年,鏈路預(yù)測(cè)受到了眾多領(lǐng)域以及很多學(xué)者的關(guān)注,因?yàn)殒溌奉A(yù)測(cè)在理論研究和實(shí)際應(yīng)用上都有很重要的價(jià)值。理論研究上,鏈路預(yù)測(cè)可以用于研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演變過程,實(shí)際應(yīng)用方面,可以應(yīng)用于推薦系統(tǒng)等等。由于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)具有重要的研究?jī)r(jià)值,因此如何準(zhǔn)確并且高效的預(yù)測(cè)出網(wǎng)絡(luò)未知連邊是一項(xiàng)十分重要的工作。通過近年來的研究,大批復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)的算法開始出現(xiàn),目前來說最主流的預(yù)測(cè)方法是基于節(jié)點(diǎn)相似性的這類鏈路預(yù)測(cè)算法。傳統(tǒng)意義的鏈路預(yù)測(cè)方法雖然早已十分成熟,然而仍有些不足。例如,傳統(tǒng)的指標(biāo)是高度退化的,對(duì)于大多數(shù)節(jié)點(diǎn)對(duì)都具有相同的分?jǐn)?shù)而無法區(qū)分;其次,這些指標(biāo)都是靜態(tài)和確定的,并不考慮任何動(dòng)態(tài)的行為,對(duì)相同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)給出相同的結(jié)果,但真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)往往是動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的,演化的過程同樣影響鏈接的形成。本文提出的方法對(duì)傳統(tǒng)方法的不足做了適當(dāng)改進(jìn)和研究,都圍繞著擾動(dòng)的概念,即利用網(wǎng)絡(luò)已知的部分信息來恢復(fù)原網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)并得到網(wǎng)絡(luò)的一些未知信息,主要工作內(nèi)容如下:(1)基于矩陣擾動(dòng)和...
【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
網(wǎng)絡(luò)SPM擾動(dòng)示意圖
擬網(wǎng)絡(luò)演化過程。另一方面,許多鏈路預(yù)測(cè)算法例如局部相似度指標(biāo)也都對(duì)應(yīng)特定的網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制,可以用來估計(jì)網(wǎng)絡(luò)的演化過程。圖5.1 網(wǎng)絡(luò)演化過程對(duì)鏈路形成和鏈路預(yù)測(cè)影響示意圖。tN 表示網(wǎng)絡(luò)在 t 時(shí)刻的狀態(tài),網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)線代表網(wǎng)絡(luò)已知連邊,黑色虛線代表未知連邊(丟失連邊)。假設(shè)每一步網(wǎng)絡(luò)都是根據(jù)CN 來演化的,根據(jù)這個(gè)規(guī)則,(1,7)間的連邊在1t 1時(shí)刻出現(xiàn),然而,如果我們根據(jù) 來預(yù)測(cè) 時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò),我們會(huì)預(yù)測(cè)出(1,6)而不是(1,7)。在本章中,我們提出了新的鏈路預(yù)測(cè)算法,我們基于一些擾動(dòng)方法和相似度指標(biāo),模擬網(wǎng)絡(luò)演化過程,提出了演化評(píng)估算法 EEM
本文編號(hào):2981533
【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
網(wǎng)絡(luò)SPM擾動(dòng)示意圖
擬網(wǎng)絡(luò)演化過程。另一方面,許多鏈路預(yù)測(cè)算法例如局部相似度指標(biāo)也都對(duì)應(yīng)特定的網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制,可以用來估計(jì)網(wǎng)絡(luò)的演化過程。圖5.1 網(wǎng)絡(luò)演化過程對(duì)鏈路形成和鏈路預(yù)測(cè)影響示意圖。tN 表示網(wǎng)絡(luò)在 t 時(shí)刻的狀態(tài),網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)線代表網(wǎng)絡(luò)已知連邊,黑色虛線代表未知連邊(丟失連邊)。假設(shè)每一步網(wǎng)絡(luò)都是根據(jù)CN 來演化的,根據(jù)這個(gè)規(guī)則,(1,7)間的連邊在1t 1時(shí)刻出現(xiàn),然而,如果我們根據(jù) 來預(yù)測(cè) 時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò),我們會(huì)預(yù)測(cè)出(1,6)而不是(1,7)。在本章中,我們提出了新的鏈路預(yù)測(cè)算法,我們基于一些擾動(dòng)方法和相似度指標(biāo),模擬網(wǎng)絡(luò)演化過程,提出了演化評(píng)估算法 EEM
本文編號(hào):2981533
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