網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究方向之一獲得了研究者的廣泛關(guān)注,它通過已知的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息,預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中由于信息丟失而未被探測的鏈路以及節(jié)點(diǎn)之間未來的鏈路,以達(dá)到挖掘網(wǎng)絡(luò)中隱藏關(guān)系、分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化等目的�，F(xiàn)有的鏈路預(yù)測方法主要是利用當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息來對下一時刻的節(jié)點(diǎn)鏈路作預(yù)測,而由于社會網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的動態(tài)性,如內(nèi)部個體不斷相互作用,個體之間的關(guān)系和屬性不斷改變等,現(xiàn)有依靠網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)靜態(tài)信息的鏈路預(yù)測方法都無法體現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性。本文面向社會網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性,分析總結(jié)了移動社會網(wǎng)絡(luò)（Mobile Social Network）以及科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)（Scientific Collaboration Network）這兩種典型社會網(wǎng)絡(luò)的主要特征,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的歷史連接信息、網(wǎng)絡(luò)時間以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等因素,通過引入基于局部信息的相似性指標(biāo)和子圖演化理論,相應(yīng)提出了移動社會網(wǎng)絡(luò)中基于行為分析（Human Behavioral Rhythms Analysis,HBRA）的鏈路預(yù)測方法以及科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)中基于子圖演化（Sub-graph Evolution,SE）的鏈路預(yù)測方法,尋求預(yù)... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 社會網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 鏈路預(yù)測研究現(xiàn)狀
    1.3 當(dāng)前存在的問題和本文的主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 社會網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)鏈路預(yù)測方法
    2.1 社會網(wǎng)絡(luò)的主要特征
        2.1.1 網(wǎng)絡(luò)的表示方法
        2.1.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度和度分布
        2.1.3 網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)
        2.1.4 網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度
    2.2 相關(guān)鏈路預(yù)測算法
        2.2.1 鏈路預(yù)測方法的分類
        2.2.2 鏈路預(yù)測的相似性指標(biāo)
        2.2.3 相似性指標(biāo)的評價方法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 移動社會網(wǎng)絡(luò)中基于行為分析的鏈路預(yù)測方法
    3.1 問題描述
    3.2 鏈路預(yù)測模型
        3.2.1 時間維度的引入
        3.2.2 鏈路預(yù)測模型
    3.3 基于行為分析的鏈路預(yù)測方法
        3.3.1 基本概念
        3.3.2 基于行為分析的相似性指標(biāo)
        3.3.3 距離和時間相關(guān)的相似度計算
    3.4 算法設(shè)計與分析
        3.4.1 算法設(shè)計
        3.4.2 算法分析
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.5.2 評價指標(biāo)
        3.5.3 結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)中基于子圖演化的鏈路預(yù)測方法
    4.1 問題描述
    4.2 子圖的引入和元組轉(zhuǎn)移概率矩陣的定義
        4.2.1 基本概念
        4.2.2 元組轉(zhuǎn)移概率矩陣的定義
        4.2.3 連接可能性值的計算
    4.3 基于子圖的鏈路預(yù)測方法
        4.3.1 鏈路預(yù)測模型
        4.3.2 不相關(guān)節(jié)點(diǎn)過濾
        4.3.3 基于子圖演化的鏈路預(yù)測算法
    4.4 算法設(shè)計
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.5.2 評價指標(biāo)
        4.5.3 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 今后的工作
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]科學(xué)家影響關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與科學(xué)家的影響力[J]. 張福增,楊洪勇,李阿麗.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2007(02)



本文編號：3405438