發(fā)布時間：2017-10-04 05:09

  本文關(guān)鍵詞：采用位置信息的鏈接預測方法研究

  更多相關(guān)文章： 鏈接預測 基于位置的社會網(wǎng)絡 半監(jiān)督學習 機器學習

【摘要】：信息技術(shù)的快速發(fā)展聚集了海量的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。如何從海量數(shù)據(jù)中快速有效地獲取信息正面臨著巨大的挑戰(zhàn)。在社會網(wǎng)絡分析領(lǐng)域,鏈接預測作為網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)研究的一個關(guān)鍵問題,不僅要考慮節(jié)點特征還需要考慮節(jié)點之間的關(guān)系特征。在基于位置的社會網(wǎng)絡中,鏈接預測問題除了考慮節(jié)點之間的關(guān)系特征之外還需要考慮節(jié)點的位置特征。目前,國內(nèi)外對于位置網(wǎng)絡中的鏈接預測問題研究較少,且通常將朋友關(guān)系和簽到位置作為相互獨立的兩個研究內(nèi)容。然而,現(xiàn)實中這兩者具有很強的相關(guān)性。此外,現(xiàn)實的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)具有海量性、稀疏性等特點。如何有效利用大量的未標記樣本數(shù)據(jù)、獲得更多的信息也是一個難題。最后,鏈接預測方法的研究已出現(xiàn)瓶頸,如何改進傳統(tǒng)的鏈接預測方法并有效提高其準確率也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。本課題首先對位置網(wǎng)絡以及位置網(wǎng)絡中的鏈接預測方法進行了總結(jié)和分析,提出目前該任務遇到的問題與挑戰(zhàn),為位置網(wǎng)絡的鏈接預測方法研究指明方向;其次,本課題提出了一種采用位置信息的半監(jiān)督鏈接預測方法。該方法針對位置網(wǎng)絡的特點,抽取位置特征,并分析位置特性與社交特性的相關(guān)性。該方法還使用了機器學習中的半監(jiān)督學習方法,有效利用了未標記數(shù)據(jù)。最后,本課題在基于地理位置信息的Gowalla網(wǎng)絡中進行了仿真實驗,將該方法與未采用位置特征的監(jiān)督鏈接預測方法、采用位置特征的監(jiān)督鏈接預測方法和未采用位置特征的半監(jiān)督鏈接預測方法進行了比較,分析了位置形成和朋友關(guān)系形成之間的關(guān)系。實驗結(jié)果證明,位置網(wǎng)絡中的社交關(guān)系與簽到位置具有強關(guān)聯(lián)性,半監(jiān)督學習的引入能較大提高鏈接預測的準確率,位置信息的加入也對鏈接預測有一定的幫助。這些研究成果為鏈接預測方法和基于位置的社會網(wǎng)絡在推薦系統(tǒng)方面指引了新的方向。
【關(guān)鍵詞】：鏈接預測 基于位置的社會網(wǎng)絡 半監(jiān)督學習 機器學習
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9
• 1.3 本文的主要工作9-10
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 基于位置的社會網(wǎng)絡11-21
• 2.1 社會網(wǎng)絡11-15
• 2.1.1 社會網(wǎng)絡的定義和表示方法11-12
• 2.1.2 社會網(wǎng)絡分析中的鏈接預測問題12-15
• 2.2 位置網(wǎng)絡15-19
• 2.2.1 位置網(wǎng)絡簡介15-17
• 2.2.2 位置網(wǎng)絡的位置特性17-18
• 2.2.3 位置網(wǎng)絡的相關(guān)數(shù)據(jù)庫18-19
• 2.3 位置網(wǎng)絡中的鏈接預測問題19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于機器學習的鏈接預測方法研究21-31
• 3.1 機器學習及其分類21-24
• 3.1.1 機器學習概念及應用21-22
• 3.1.2 機器學習方法的分類22-24
• 3.2 半監(jiān)督學習24-26
• 3.2.1 半監(jiān)督學習簡介及發(fā)展24
• 3.2.2 半監(jiān)督學習的經(jīng)典方法及應用現(xiàn)狀24-26
• 3.3 基于半監(jiān)督學習的鏈接預測方法26-30
• 3.3.1 鏈接預測26-27
• 3.3.2 基于監(jiān)督學習的鏈接預測方法27-28
• 3.3.3 基于半監(jiān)督學習的鏈接預測方法28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 采用位置信息的鏈接預測方法31-35
• 4.1 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的特征31-32
• 4.1.1 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征31
• 4.1.2 位置特征31-32
• 4.2 采用位置信息的半監(jiān)督鏈接預測算法32-34
• 4.2.1 采用位置信息的簽到預測算法32-33
• 4.2.2 采用位置信息的朋友關(guān)系預測算法33-34
• 4.3 本章小結(jié)34-35
• 第五章 實驗結(jié)果與分析35-47
• 5.1 數(shù)據(jù)集簡介35-36
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)分析36-39
• 5.2.1 簽到數(shù)據(jù)的預處理36-37
• 5.2.2 簽到數(shù)據(jù)的特征抽取37-39
• 5.3 實驗設(shè)置39-41
• 5.3.1 支持向量機（SVM）分類器39-40
• 5.3.2 采用位置信息的位置簽到預測實驗設(shè)置40-41
• 5.3.3 采用位置信息的朋友關(guān)系預測實驗設(shè)置41
• 5.4 實驗評估標準41-43
• 5.5 實驗結(jié)果和分析43-46
• 5.5.1 采用位置信息的位置簽到預測結(jié)果分析43-45
• 5.5.2 采用位置信息的好友關(guān)系預測結(jié)果分析45-46
• 5.6 本章小結(jié)46-47
• 第六章 總結(jié)與展望47-49
• 6.1 論文完成工作47
• 6.2 未來研究方向47-49
• 參考文獻49-53
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文53-54
• 附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目54-55
• 致謝55

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本文編號：968769