本文關鍵詞：社交網(wǎng)絡中的消失鏈接預測問題初探

  更多相關文章： 社交網(wǎng)絡 鏈接預測 消失鏈接 鏈接強度 子圖轉(zhuǎn)移

【摘要】：社交網(wǎng)絡已成為人們提供分享信息和相互交流重要途徑,社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中蘊含了大量有價值的商業(yè)和社會行為信息,社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘領域中一個重要研究領域。鏈接預測問題則是社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘中的核心問題之一,本論文擬對社交網(wǎng)絡中的鏈接預測問題展開深入研究。現(xiàn)有大多數(shù)鏈接預測工作關注對未知鏈接和對未來鏈接的預測,然而對于網(wǎng)絡隨時間變化鏈接消失預測卻鮮有研究。本文針對網(wǎng)絡中鏈接消失的普遍現(xiàn)象,提出消失鏈接預測問題的兩類解決方法：基于鏈接強度的消失鏈接預測和基于子圖轉(zhuǎn)移的消失鏈接預測。本文的主要研究工作如下：(1) 證實了社交網(wǎng)絡中鏈接消失的普遍現(xiàn)象,并探究網(wǎng)絡中鏈接消失的原因;(2)提出無向圖上的基于鏈接強度的預測消失鏈接的方法,分別給出針對無權、有權和時序網(wǎng)絡上的消失鏈接預測指標。在此基礎上,將基于鏈接強度的預測方法擴展到有向圖情形,提出有向圖上的消失鏈接預測方法,分別給出針對有向無權、有向有權和有向時序網(wǎng)絡上的消失鏈接預測指標。實驗結果表明,經(jīng)典鏈接預測問題中計算節(jié)點相似度并不能作為消失鏈接的預測指標；與經(jīng)典鏈接預測問題的觀察不同,權重在消失鏈接預測中起正面作用;時序信息能夠幫助更好地預測消失鏈接：(3) 分析網(wǎng)絡中子圖鏈接模式以及隨時間推移子圖之間轉(zhuǎn)移的規(guī)律,計算出子圖模式之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣STM,提出基于子圖轉(zhuǎn)移矩陣STM的消失鏈接預測方案。實驗結果表明基于STM的消失鏈接預測方法能夠較好處理短時間間隔社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的情況,并能夠獲得較好的預測結果,尤其時間窗口越小,其優(yōu)勢越明顯。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1242426