發(fā)布時(shí)間：2017-12-01 21:04

  本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中的消失鏈接預(yù)測(cè)問題初探

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【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)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(luò)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了大量有價(jià)值的商業(yè)和社會(huì)行為信息,社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一個(gè)重要研究領(lǐng)域。鏈接預(yù)測(cè)問題則是社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘中的核心問題之一,本論文擬對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測(cè)問題展開深入研究�，F(xiàn)有大多數(shù)鏈接預(yù)測(cè)工作關(guān)注對(duì)未知鏈接和對(duì)未來鏈接的預(yù)測(cè),然而對(duì)于網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間變化鏈接消失預(yù)測(cè)卻鮮有研究。本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中鏈接消失的普遍現(xiàn)象,提出消失鏈接預(yù)測(cè)問題的兩類解決方法：基于鏈接強(qiáng)度的消失鏈接預(yù)測(cè)和基于子圖轉(zhuǎn)移的消失鏈接預(yù)測(cè)。本文的主要研究工作如下：(1) 證實(shí)了社交網(wǎng)絡(luò)中鏈接消失的普遍現(xiàn)象,并探究網(wǎng)絡(luò)中鏈接消失的原因;(2)提出無向圖上的基于鏈接強(qiáng)度的預(yù)測(cè)消失鏈接的方法,分別給出針對(duì)無權(quán)、有權(quán)和時(shí)序網(wǎng)絡(luò)上的消失鏈接預(yù)測(cè)指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上,將基于鏈接強(qiáng)度的預(yù)測(cè)方法擴(kuò)展到有向圖情形,提出有向圖上的消失鏈接預(yù)測(cè)方法,分別給出針對(duì)有向無權(quán)、有向有權(quán)和有向時(shí)序網(wǎng)絡(luò)上的消失鏈接預(yù)測(cè)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)典鏈接預(yù)測(cè)問題中計(jì)算節(jié)點(diǎn)相似度并不能作為消失鏈接的預(yù)測(cè)指標(biāo)；與經(jīng)典鏈接預(yù)測(cè)問題的觀察不同,權(quán)重在消失鏈接預(yù)測(cè)中起正面作用;時(shí)序信息能夠幫助更好地預(yù)測(cè)消失鏈接：(3) 分析網(wǎng)絡(luò)中子圖鏈接模式以及隨時(shí)間推移子圖之間轉(zhuǎn)移的規(guī)律,計(jì)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(yù)測(cè)方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于STM的消失鏈接預(yù)測(cè)方法能夠較好處理短時(shí)間間隔社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的情況,并能夠獲得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果,尤其時(shí)間窗口越小,其優(yōu)勢(shì)越明顯。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09

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5 杜p，

本文編號(hào)：1242426