本文關(guān)鍵詞：旅客同行網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 共同出行 行為分析 分類

【摘要】：隨著現(xiàn)代客運(yùn)行業(yè)的發(fā)展與人們生活水平的不斷提升,人們出行的次數(shù)越來越多。并且人們出行的時(shí)候有時(shí)會與他人結(jié)伴同行或是一起組團(tuán)出行,比如與人一起出差、與好朋友一起旅游等,由旅客個(gè)體之間的這種同行關(guān)系建立起了一張旅客的同行關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。對這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中新出現(xiàn)的鏈接進(jìn)行預(yù)測,不僅可以為客運(yùn)行業(yè)的個(gè)性化服務(wù)奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),進(jìn)而提高客運(yùn)服務(wù)質(zhì)量,還可以用于支持客運(yùn)行業(yè)市場的決策。預(yù)測旅客之間新產(chǎn)生的同行關(guān)系本質(zhì)上是一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測問題,而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測一直是廣大學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問題,它在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。本文針對旅客出行的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及旅客同行網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了一個(gè)基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的同行關(guān)系預(yù)測模型。該模型構(gòu)造了三種類型的預(yù)測特征,分別是個(gè)體信息與歷史行為特征、網(wǎng)絡(luò)微觀特征和網(wǎng)絡(luò)中觀特征。其中,旅客個(gè)體信息與歷史行為特征由旅客的個(gè)體信息以及旅客的歷史出行信息抽取得到;網(wǎng)絡(luò)微觀特征包含網(wǎng)絡(luò)共同鄰居特征和網(wǎng)絡(luò)鄰居子網(wǎng)特征,我們將已有的預(yù)測指標(biāo)歸類為網(wǎng)絡(luò)微觀共同鄰居特征,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造出了網(wǎng)絡(luò)微觀鄰居子網(wǎng)特征；網(wǎng)絡(luò)中觀特征由節(jié)點(diǎn)的層次社區(qū)信息提取,我們首先使用層次社區(qū)劃分算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行層次社區(qū)劃分,然后根據(jù)共同鄰居的社區(qū)信息來構(gòu)造出一系列層次社區(qū)屬性。這種定義使得網(wǎng)絡(luò)方面的特征更加豐富。最后我們運(yùn)用這三種類型的特征,使用分類方法來進(jìn)行鏈接預(yù)測。本文在一個(gè)真實(shí)的旅客出行記錄數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并分別比較了在隨機(jī)樣本集和限制旅客對在網(wǎng)絡(luò)中的距離為兩跳的樣本集下的實(shí)驗(yàn)效果,結(jié)果表明我們設(shè)計(jì)的旅客個(gè)體信息與歷史行為特征、擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)鄰居子網(wǎng)特征以及網(wǎng)絡(luò)中觀層次社區(qū)特征在旅客同行網(wǎng)絡(luò)上鏈接預(yù)測中表現(xiàn)良好。并且,將三種類型的特征用在隨機(jī)樣本上預(yù)測時(shí),可以使得準(zhǔn)確性能達(dá)到92%以上,充分體現(xiàn)出了我們所構(gòu)造的特征與建立的預(yù)測模型的有效性。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 共同出行 行為分析 分類
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的與意義11
• 1.3 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 主要研究內(nèi)容13-14
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)16-32
• 2.1 社會網(wǎng)絡(luò)概述16-22
• 2.1.1 基本性質(zhì)17-19
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)19-22
• 2.2 層次社區(qū)劃分算法22-24
• 2.2.1 BGLL算法22-23
• 2.2.2 Infomap算法23-24
• 2.3 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法24-31
• 2.3.1 傳統(tǒng)分類方法24-29
• 2.3.2 組合分類器29-30
• 2.3.3 評價(jià)方法30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 3 旅客同行網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測32-47
• 3.1 相關(guān)術(shù)語與問題定義32-34
• 3.2 研究框架34-37
• 3.3 構(gòu)建旅客同行網(wǎng)絡(luò)37
• 3.4 特征屬性構(gòu)造37-46
• 3.4.1 個(gè)體信息與行為相似性38-40
• 3.4.2 網(wǎng)絡(luò)微觀拓?fù)湎嗨菩?/span>40-44
• 3.4.3 網(wǎng)絡(luò)中觀社區(qū)相似性44-46
• 3.5 同行預(yù)測模型46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 4 實(shí)驗(yàn)與分析47-59
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)47-51
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理47-50
• 4.1.2 抽取實(shí)驗(yàn)樣本50-51
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-58
• 4.2.1 隨機(jī)樣本實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-55
• 4.2.2 兩跳樣本實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析55-58
• 4.3 本章小結(jié)58-59
• 5 結(jié)論59-61
• 5.1 本文工作總結(jié)59
• 5.2 不足與展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果65-67
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集67

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