隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大量涌現(xiàn),對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的分析和研究已形成了一門(mén)新興的交叉學(xué)科。作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和鏈接挖掘的一個(gè)重要研究方向,鏈接預(yù)測(cè)吸引了來(lái)自不同領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。鏈接預(yù)測(cè)能夠根據(jù)已知的節(jié)點(diǎn)屬性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中未知的鏈接以及未來(lái)可能出現(xiàn)的鏈接,因此,無(wú)論是在幫助人們認(rèn)識(shí)和理解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與演化機(jī)制等理論方面,還是在產(chǎn)品推薦、指導(dǎo)生物實(shí)驗(yàn)等應(yīng)用方面都有重要的研究?jī)r(jià)值。本文研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中基于節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)相似性的鏈接預(yù)測(cè)方法,基于相似性的鏈接預(yù)測(cè)方法認(rèn)為,相似性越高的節(jié)點(diǎn)間越可能出現(xiàn)鏈接。研究發(fā)現(xiàn),節(jié)點(diǎn)的相似性受到共同鄰居、社團(tuán)結(jié)構(gòu)、鏈接權(quán)重等許多因素的影響。本文針對(duì)不同類(lèi)型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),結(jié)合共同鄰居、社團(tuán)結(jié)構(gòu)、鏈接權(quán)重等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征對(duì)基于結(jié)構(gòu)相似性的鏈接預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了深入的研究,主要包括以下四個(gè)方面:1.在無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題上,受網(wǎng)絡(luò)的三角形增長(zhǎng)機(jī)制的啟發(fā),提出了一個(gè)新的基于三角形結(jié)構(gòu)的相似性預(yù)測(cè)方法(TRA)。與CAR和CCLP等方法中用到的三角形不同,本文定義了一個(gè)新的三角形結(jié)構(gòu),它能夠更準(zhǔn)確的評(píng)估種子節(jié)點(diǎn)與共同鄰居之間的親密程度。在計(jì)算節(jié)點(diǎn)間相似性時(shí),TRA...

【文章頁(yè)數(shù)】：104 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 鏈接預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于相似性的方法
        1.2.2 基于學(xué)習(xí)的方法
        1.2.3 基于降維的方法
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè):基于新型三角形的方法
    2.1 引言
    2.2 預(yù)備知識(shí)
        2.2.1 問(wèn)題描述及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.2.2 局部相似性指標(biāo)
        2.2.3 威爾克森符號(hào)秩檢驗(yàn)
    2.3 TRA方法
    2.4 實(shí)驗(yàn)
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        2.4.2 共同鄰居分布情況
        2.4.3 結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于社團(tuán)結(jié)構(gòu)的鏈接預(yù)測(cè):社團(tuán)成員關(guān)系模型
    3.1 研究背景
    3.2 CMS模型
        3.2.1 社團(tuán)檢測(cè)
        3.2.2 模型描述
    3.3 實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 基線方法與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 參數(shù)確定
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.3.4 魯棒性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè):基于模體分布的改進(jìn)TRA方法
    4.1 研究背景
    4.2 問(wèn)題描述及相關(guān)工作
    4.3 結(jié)合模體分布的TRA方法
        4.3.1 動(dòng)機(jī)
        4.3.2 方法描述
    4.4 實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        4.4.2 三元模體分布情況
        4.4.3 結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 多層網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè):使用TOPSIS融合多層信息
    5.1 研究背景
    5.2 問(wèn)題描述與相關(guān)工作
    5.3 提出的方法
        5.3.1 TOPSIS方法
        5.3.2 層間相關(guān)性指標(biāo)
        5.3.3 方法描述
    5.4 實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        5.4.2 層間相關(guān)性分析
        5.4.3 輔助層信息對(duì)預(yù)測(cè)性能的影響
        5.4.4 層間相關(guān)性指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)性能的影響
        5.4.5 基本相似度指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)性能的影響
        5.4.6 與其他多層網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)方法相比
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 下一步研究工作
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3854753