發(fā)布時(shí)間：2023-09-16 11:14

　　隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,從社交網(wǎng)絡(luò)中獲取用戶之間的信息已經(jīng)成為了學(xué)術(shù)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究內(nèi)容,例如鏈路預(yù)測、社團(tuán)發(fā)現(xiàn)、節(jié)點(diǎn)分類等。社交網(wǎng)絡(luò)往往具有用戶數(shù)量龐大、節(jié)點(diǎn)稀疏等特點(diǎn),在傳統(tǒng)的圖論方法中利用鄰接矩陣來表示社交網(wǎng)絡(luò),此時(shí)的鄰接矩陣會(huì)非常龐大,并且大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是0,因此很難有效地利用社交網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的重要分支—符號(hào)網(wǎng)絡(luò),本文提出了一種正交化的圖正則非負(fù)矩陣分解方法(Orthogonal Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization,OGNMF)。該方法可以對(duì)龐大的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降維,使其維度適合存儲(chǔ)與計(jì)算,并且同時(shí)保留原始網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息和稀疏性,可以利用降維后的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測用戶之間的關(guān)系。另外還在OGNMF的基礎(chǔ)上用2,1范數(shù)加以約束,使其具有更好的魯棒性。本文的具體工作如下:1.我們提出了OGNMF算法,給出了其更新規(guī)則,在此規(guī)則中OGNMF算法可以達(dá)到收斂,此外還提供了收斂性的分析。OGNMF算法對(duì)高維度的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降維,從而可以利用其分解出來的低維度的矩陣來代替原始矩陣進(jìn)行計(jì)算。符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系看作是標(biāo)簽,我們...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 符號(hào)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
        1.2.2 非負(fù)矩陣分解
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)定義
        2.1.2 社會(huì)平衡理論
        2.1.3 社會(huì)地位理論
        2.1.4 網(wǎng)絡(luò)表示方法
    2.2 非負(fù)矩陣分解
        2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)非負(fù)矩陣分解
        2.2.2 圖正則非負(fù)矩陣分解
        2.2.3 魯棒非負(fù)矩陣分解
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于正交化圖正則非負(fù)矩陣分解的用戶關(guān)系預(yù)測
    3.1 引言
    3.2 算法框架
        3.2.1 提取結(jié)構(gòu)特征
        3.2.2 提取隱含特征
        3.2.3 收斂性分析
        3.2.4 Tr Ada Boost算法
    3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)集簡介
        3.3.2 對(duì)比算法與評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于魯棒正交化圖正則非負(fù)矩陣分解的用戶關(guān)系預(yù)測
    4.1 引言
    4.2 算法描述
    4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
        4.3.1 對(duì)比算法與評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 未來工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：3846912