本文關鍵詞：鏈路預測：朋友推薦模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：最近,復雜網(wǎng)絡中的鏈路預測問題無論是在物理研究領域還是在計算機科學研究領域受到越來越多的人關注。鏈路預測主要是根據(jù)網(wǎng)絡的拓撲結構和節(jié)點的屬性來預測網(wǎng)絡中不相連兩個節(jié)點的關系,包括對網(wǎng)絡未知邊和未來邊的預測兩個方面。顯然,網(wǎng)絡中的一些結構特征可以很好的提高鏈路預測的精度。因此,如何應用網(wǎng)絡的結構屬性去提高網(wǎng)絡鏈路預測的性能這是很有意義的事情。對此,本文主要分為以下三個方面：(1)首先定義了局部群落結構的概念,然后對大量真實網(wǎng)絡進行實驗分析,發(fā)現(xiàn)了一個網(wǎng)絡中普遍存在的現(xiàn)象：網(wǎng)絡中的節(jié)點更偏向連接具有局部群落結構特征的節(jié)點(PWCS)。(2)應用PWCS現(xiàn)象指導鏈路預測建立朋友推薦模型(FR),實驗表明FR指標要優(yōu)于經典的CN指標、AA指標和RA指標。然后具體分析了FR指標與RA指標的差異性,得到以下結論：只要RA指標能預測出來的邊,FR指標也可以預測,反之則不然。最后,本文還通過參數(shù)設定建立更一般的朋友推薦模型(GFR),實驗表明：如果網(wǎng)絡具有PWCS現(xiàn)象,則加強局部群落結構對朋友推薦模型的影響,鏈路預測的效果會越好；如果PWCS現(xiàn)象更明顯,即使參數(shù)達到最大值,局部群落結構的影響還是遠遠不足,鏈路預測的效果還有待提高；如果網(wǎng)絡不具有PWCS現(xiàn)象,鏈路預測的效果會隨著參數(shù)增加越來越差。基于上述實驗結果,根據(jù)網(wǎng)絡是否具有PWCS現(xiàn)象和PWCS現(xiàn)象是否明顯設計出更好的混合朋友推薦模型,進一步提高了鏈路預測的精度。(3)把朋友推薦模型推廣到加權網(wǎng)絡,實驗表明在加權網(wǎng)絡上朋友推薦模型(WFR)要優(yōu)于WCN指標、WAA指標和WRA指標。但是還發(fā)現(xiàn)WFR指標預測結果卻不及該網(wǎng)絡無權時的FR指標,分析考慮其權重可能不能正確反應推薦關系,本文按照共同鄰居的個數(shù)重新定義一個偽權重,然后應用到WFR,實驗表明預測效果要優(yōu)于FR指標。
【關鍵詞】：鏈路預測 局部群落 朋友推薦 偏向鏈接 加權網(wǎng)絡
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 鏈路預測的背景介紹與研究意義8-9
• 1.2 復雜網(wǎng)絡的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文主要研究工作10-12
• 第二章 基礎知識12-22
• 2.1 鏈路預測的問題描述12-15
• 2.1.1 問題描述12-13
• 2.1.2 實驗設計13
• 2.1.3 評價指標13-15
• 2.2 鏈路預測的基本方法15-18
• 2.2.1 基于共同鄰居的相似性指標15-17
• 2.2.2 基于路徑的相似性指標17-18
• 2.2.3 加權網(wǎng)絡的相似性指標18
• 2.3 網(wǎng)路的基本特征統(tǒng)計與數(shù)據(jù)準備18-22
• 2.3.1 網(wǎng)絡的基本特征18-20
• 2.3.2 實驗數(shù)據(jù)20-22
• 第三章 網(wǎng)絡的局部群落特征22-27
• 3.1 網(wǎng)絡局部群落特征的定義22-23
• 3.2 PWCS普遍存在性23-26
• 3.3 小結26-27
• 第四章 朋友推薦模型27-37
• 4.1 朋友推薦模型的提出28-30
• 4.2 實驗結果與分析30-32
• 4.3 PWCS對FR模型的影響與算法改進32-36
• 4.4 小結36-37
• 第五章 朋友推薦模型在加權網(wǎng)絡的應用37-40
• 5.1 加權網(wǎng)絡的朋友推薦模型37-38
• 5.2 基于偽權重改進FR模型38-39
• 5.3 小結39-40
• 第六章 總結與展望40-42
• 6.1 總結40
• 6.2 展望40-42
• 參考文獻42-48
• 致謝48-49
• 攻讀學位期間的科研情況49

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3 張家s，

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