【摘要】：網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與演化一直是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，已經(jīng)有大量的研究成果出現(xiàn)。其中大部分的研究都是基于同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（比如好友網(wǎng)絡(luò)）。但是，絕大多數(shù)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)都是多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，即點(diǎn)之間存在多種類型的邊。以文獻(xiàn)合作網(wǎng)絡(luò)為例，網(wǎng)絡(luò)中的點(diǎn)是作者，點(diǎn)之間的邊不僅僅代表兩個(gè)作者合作發(fā)表過(guò)論文，還可以有更深的含義，如共同發(fā)表的文章所屬的研究方向（如數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等）。多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)比同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的語(yǔ)義表達(dá)能力，在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)與演化研究能得到更好的結(jié)果。令人遺憾的是，在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與演化的研究并不多。 本文研究的是如何在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上處理網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)與演化問題。根據(jù)研究粒度與研究目的的不同，研究的內(nèi)容分成三部分，分別是多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的連接預(yù)測(cè)、多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的社團(tuán)演化建模以及多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的社團(tuán)演化預(yù)測(cè)。在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的連接預(yù)測(cè)的研究中，本文提出了基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的MCBLP算法�；谡鎸�(shí)數(shù)據(jù)（DBLP）的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了MCBLP算法的有效性。在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的社團(tuán)演化建模的研究中，提出了基于社團(tuán)演化事件的MCE模型。通過(guò)基準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的測(cè)試，，MCE模型可以較為準(zhǔn)確地刻畫社團(tuán)的演化。最后，在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的社團(tuán)演化預(yù)測(cè)的研究中，本文提出了基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的MCP算法�；鶞�(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的測(cè)試說(shuō)明MCP算法可以有效地進(jìn)行社團(tuán)的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:Network prediction and evolution has always been a hot topic in the field of complex network analysis, and a large number of research results have emerged. Most of the research is based on isomorphic networks (such as friend networks). However, most real networks are multidimensional heterogeneous networks, that is, there are many types of edges between points. For example, in the literature cooperative network, the points in the network are the authors. The edges between the points not only represent the two authors who have published papers together, but also have a deeper meaning, such as the research direction of the published articles (such as database, data mining, etc.) Machine learning, etc. Multi-dimensional heterogeneous networks have stronger semantic expression ability than isomorphic networks, and better results can be obtained by studying the prediction and evolution of multi-dimensional heterogeneous networks. Unfortunately, there are few researches on network prediction and evolution in multidimensional heterogeneous networks. This paper deals with the prediction and evolution of multi-dimensional heterogeneous networks. According to the difference of research granularity and research purpose, the research content is divided into three parts: connection prediction on multidimensional heterogeneous network, community evolution modeling on multidimensional heterogeneous network and community evolution prediction on multidimensional heterogeneous network. In the research of connection prediction in multidimensional heterogeneous networks, a supervised learning based MCBLP algorithm is proposed in this paper. Experiments based on real data (DBLP) verify the validity of MCBLP algorithm. In the research of community evolution modeling on multidimensional heterogeneous networks, a MCE model based on community evolution events is proposed. The MCE model can accurately describe the evolution of the community through the benchmark experiment. Finally, in the research of community evolution prediction on multidimensional heterogeneous networks, a supervised learning based MCP algorithm is proposed in this paper. The benchmark experiment shows that the MCP algorithm can effectively predict the community.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.02;O157.5

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本文編號(hào)：2323312