發(fā)布時間：2017-12-12 12:28

  本文關(guān)鍵詞：動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測方法研究

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【摘要】：鏈接預(yù)測是社會網(wǎng)絡(luò)分析的核心問題,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的已知結(jié)構(gòu),對網(wǎng)絡(luò)的未知部分或者對未來時刻的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測。鏈接預(yù)測,可以挖掘網(wǎng)絡(luò)中潛在的信息,也可以預(yù)測未來,廣泛應(yīng)用于好友推薦系統(tǒng)、合著者關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域�，F(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模、稀疏性、動態(tài)性的特點(diǎn)。大規(guī)模數(shù)據(jù)給算法帶來的時間空間復(fù)雜度是鏈接預(yù)測的一個挑戰(zhàn);網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)多,鏈接少,如何利用未產(chǎn)生鏈接的節(jié)點(diǎn)對信息成為鏈接預(yù)測的另一個挑戰(zhàn);網(wǎng)絡(luò)是動態(tài)發(fā)展的,節(jié)點(diǎn)和邊都在不斷更新,如何采用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的時間特征設(shè)計(jì)動態(tài)鏈接預(yù)測方法也是值得研究的問題。本課題的研究內(nèi)容主要包括以下三個方面:1、總結(jié)并分析了鏈接預(yù)測的研究現(xiàn)狀�？偨Y(jié)近年來鏈接預(yù)測的研究內(nèi)容,提出目前該任務(wù)存在的主要問題及面臨的挑戰(zhàn)。重點(diǎn)介紹了動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測問題,為動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測方法的研究明確了方向。2、提出了一種采用時間特征的半監(jiān)督鏈接預(yù)測方法,稱為T-SSLP。針對網(wǎng)絡(luò)稀疏性的特點(diǎn),該方法使用了半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),利用網(wǎng)絡(luò)中大量未連接的節(jié)點(diǎn)對輔助已連接的節(jié)點(diǎn)對進(jìn)行訓(xùn)練;針對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性的特點(diǎn),該方法在節(jié)點(diǎn)對的描述中添加了若干時間特征。我們在現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集DBLP和Enron中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并與未采用時間特征或未使用半監(jiān)督技術(shù)的鏈接預(yù)測方法進(jìn)行了對比。3、提出了一種基于集成學(xué)習(xí)的動態(tài)鏈接預(yù)測模型,稱為EnDLiP。該方法針對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性的問題,將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對結(jié)構(gòu)特征的動態(tài)變化和鏈接預(yù)測結(jié)果之間的關(guān)系進(jìn)行建模,根據(jù)學(xué)得的模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)下一時刻可能出現(xiàn)的鏈接。該方法選取若干描述節(jié)點(diǎn)對樣本的結(jié)構(gòu)特征,記錄樣本的每個結(jié)構(gòu)特征在網(wǎng)絡(luò)演化序列中的變化值,從中訓(xùn)練得到一個學(xué)習(xí)器;最后采用集成的方法,將每個特征對應(yīng)的學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果加權(quán)得到最后的模型。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1282509