發(fā)布時間：2018-10-05 16:12

【摘要】：近年來隨著以互聯(lián)網(wǎng)為代表的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的迅速發(fā)展,人類社會已經(jīng)邁入了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時代。在生活中很多復(fù)雜的系統(tǒng)可以抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而轉(zhuǎn)換成圖的形式進(jìn)行研究,社區(qū)結(jié)構(gòu)作為網(wǎng)絡(luò)中的一個重要性質(zhì),近年來引起了越來越多人的研究。理解網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu),不僅有助于分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),而且有重要的實(shí)用價值,例如在社交網(wǎng)絡(luò)中可以找出同屬于一個社區(qū)但沒有連接的用戶,互相推薦為好友。鏈路預(yù)測作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與信息科學(xué)聯(lián)系起來的重要橋梁之一,受到了越來越多的關(guān)注。鏈路預(yù)測的相關(guān)研究不僅能夠推動網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和信息科學(xué)理論上的發(fā)展,而且有巨大的實(shí)際應(yīng)用價值,例如可以指導(dǎo)蛋白質(zhì)相互作用實(shí)驗(yàn)、進(jìn)行在線社交推薦等。然而現(xiàn)在的大多數(shù)鏈路預(yù)測算法只考慮了網(wǎng)絡(luò)的局部信息或路徑信息,而網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)信息一般很少考慮到。本文中提出了一種考慮網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的基于動力學(xué)的鏈路預(yù)測算法,進(jìn)而將這種算法應(yīng)用到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測上,也研究了有符號網(wǎng)絡(luò)上的結(jié)構(gòu)信息,提出了一種基于模塊度的改進(jìn)的有符號網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測算法。本文的主要工作如下:1.為了研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)對鏈路預(yù)測結(jié)果的影響,主要是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)和鏈路預(yù)測之間的關(guān)系,分別在不同的網(wǎng)絡(luò)模型上進(jìn)行試驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測結(jié)果隨著網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)的增大而提高,在聚類系數(shù)相同的情況下BA網(wǎng)絡(luò)越容易預(yù)測。2.在Kuramoto模型的基礎(chǔ)上,把連續(xù)的相位微分方程改成離散的相位微分方程,提出了一種基于相位相似度的鏈路預(yù)測算法。由于在真實(shí)的社會網(wǎng)絡(luò)中同一個社區(qū)不存在邊的兩個節(jié)點(diǎn)相位相似度值比較大,而不同社區(qū)之間存在邊的兩個節(jié)點(diǎn)相位的相似度比較小,因此單純的相位相似度的鏈路預(yù)測算法效果還是不理想,為了克服這一缺點(diǎn),本文中把相位的相似度和共同鄰居結(jié)合,即把網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)信息和網(wǎng)絡(luò)的局部信息相結(jié)合,提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的動力學(xué)的混合的鏈路預(yù)測算法,分別在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)和人工生成的網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行試驗(yàn),并將與已有的鏈路預(yù)測算法對比,證明了本文中所提出的方法有效性。3.提出一種符號網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)檢測算法。在已有符號網(wǎng)絡(luò)的模塊度基礎(chǔ)上,基于有符號網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì),定義了一種專門針對符號網(wǎng)絡(luò)的相似度函數(shù)。根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的相似度函數(shù)找出最適合合并的節(jié)點(diǎn)即彼此之間相似度最大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并,在判斷節(jié)點(diǎn)是否能合并及合并的終止條件時,通過已有符號網(wǎng)絡(luò)的模塊度,定義了一種新的判斷兩個節(jié)點(diǎn)能否進(jìn)行合并的條件,把文章提出的算法應(yīng)用到真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和人工生成的網(wǎng)絡(luò)中都取得了比較好的效果,證明了提出算法的有效性。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of network information technology represented by the Internet, human society has entered a complex network era. In life, many complex systems can be abstracted into complex networks and then transformed into graphs for study. As an important property of network, community structure has been studied by more and more people in recent years. Understanding the community structure of the network not only helps to analyze the topology of the network, but also has important practical value. For example, we can find users who belong to the same community but have no connection in the social network, and recommend each other as friends. As one of the important bridges between complex network and information science, link prediction has attracted more and more attention. The related research of link prediction can not only promote the development of network science and information science, but also have great practical application value, such as guiding protein interaction experiment, online social recommendation and so on. However, most of the existing link prediction algorithms only consider the local information or path information of the network, while the community structure information of the network is rarely considered. In this paper, a dynamic link prediction algorithm considering the network community structure is proposed, which is applied to the link prediction of complex networks, and the structural information of signed networks is also studied. An improved community detection algorithm based on modularity is proposed. The main work of this paper is as follows: 1. In order to study the influence of the structural properties of complex networks on the results of link prediction, the relationship between clustering coefficients and link prediction of complex networks is mainly studied, and the experiments are carried out on different network models. The experimental results show that the link prediction results of complex networks increase with the increase of network clustering coefficients, and the BA network is easier to predict with the same clustering coefficient. On the basis of Kuramoto model, the continuous phase differential equation is changed into discrete phase differential equation, and a link prediction algorithm based on phase similarity is proposed. In a real social network, the phase similarity of two nodes with no edge in the same community is relatively large, while the similarity between two nodes with edge in different communities is relatively small. Therefore, the link prediction algorithm with pure phase similarity is still not ideal. In order to overcome this shortcoming, this paper combines the phase similarity with the common neighbor, that is, combining the community structure information of the network with the local information of the network. In this paper, a hybrid link prediction algorithm based on dynamics of network community structure is proposed, which is tested on real network and artificial network, and compared with existing link prediction algorithms. The method proposed in this paper is proved to be effective. A community detection algorithm based on symbolic network is proposed. Based on the modularity of existing symbolic networks and the properties of signed networks, a similarity function is defined for symbolic networks. According to the similarity function between nodes, the nodes that are most suitable for merging, that is, the nodes with the greatest similarity between each other, are found to merge. When judging whether the nodes can be merged and the termination conditions of the merging, the modularity of the existing signed network is adopted to determine whether the nodes can be merged or not. This paper defines a new condition to judge whether two nodes can be merged, and applies the proposed algorithm to real network and artificial generated network, and proves the effectiveness of the proposed algorithm.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：O157.5;TP393.09

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本文編號：2254032