本文關鍵詞：基于相似性的鏈接預測算法研究

  更多相關文章： 復雜網(wǎng)絡 鏈接預測 相似性度量 加權網(wǎng)絡 共同鄰居

【摘要】：復雜網(wǎng)絡的鏈接預測是數(shù)據(jù)挖掘與復雜網(wǎng)絡的一個交叉性的研究方向,在生物信息學、人類社交網(wǎng)絡、交通網(wǎng)絡等方面都有重要的應用。鏈接預測是根據(jù)網(wǎng)絡中已知的節(jié)點屬性和結構等信息預測兩個節(jié)點之間存在鏈接的可能性,目前鏈接預測研究的熱點方向是基于相似性的算法研究,這類研究的重要前提是網(wǎng)絡中兩個節(jié)點之間的相似程度越高,則兩者越有可能產(chǎn)生鏈接。基于相似性的鏈接預測算法能較為充分地利用節(jié)點的屬性信息及網(wǎng)絡的拓撲結構信息,計算時間復雜度低,相對容易實現(xiàn),適用于大規(guī)模網(wǎng)絡,且可以獲得較高的預測準確率。然而,目前的幾種針對無權無向網(wǎng)絡鏈接預測的經(jīng)典算法運用的網(wǎng)絡拓撲結構信息有限,大多是從被預測的兩個節(jié)點的共同鄰居出發(fā),只考慮被預測的兩個節(jié)點共同鄰居的個數(shù)和單個共同鄰居節(jié)點的特征,并未深入研究鄰居節(jié)點之間的相互關系對預測結果的影響。針對這一問題,本文在已有的相似性指標的研究基礎上,提出了一種新的鏈接預測算法—基于局域路徑上的節(jié)點引力算法(Individual Attraction Based on Local Path Index, IALP),該算法不僅利用了共同鄰居節(jié)點和間接鄰居節(jié)點的度數(shù)信息,而且考慮了鄰居節(jié)點集合中各節(jié)點關系的緊密程度。實驗表明IALP算法能夠提高鏈接預測的準確率。此外,近年來,越來越多對真實網(wǎng)絡的實驗研究表明,利用簡單的無權無向網(wǎng)絡來刻畫真實網(wǎng)絡的結構是遠遠不夠的,許多重要的信息,如鏈接的強度、類型等,因僅考慮拓撲結構而被忽略,加權網(wǎng)絡能更為全面深刻地刻畫真實的網(wǎng)絡體系。因此,本文還研究了加權網(wǎng)絡的鏈接預測問題,提出一種處理加權社交網(wǎng)絡的鏈接預測方法。根據(jù)從新浪微博上爬取到的用戶信息及用戶之間的相互聯(lián)系信息,綜合考慮網(wǎng)絡拓撲和用戶的興趣分類等因素構建了一個新浪微博加權網(wǎng)絡,并將已有的3種無權無向相似性指標CN、AA、RA擴展到加權網(wǎng)絡中的鏈接預測指標WCN、WAA和WRA中,對該加權網(wǎng)絡進行鏈接預測。實驗表明擴展算法能夠取得更好的預測效果。
【關鍵詞】：復雜網(wǎng)絡 鏈接預測 相似性度量 加權網(wǎng)絡 共同鄰居
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 中文摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 符號說明11-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 課題研究的背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結構16-17
• 第2章 鏈接預測研究綜述17-29
• 2.1 復雜網(wǎng)絡理論基礎17-21
• 2.1.1 復雜網(wǎng)絡建模17-19
• 2.1.2 復雜網(wǎng)絡的統(tǒng)計特征19-21
• 2.2 基于相似性的鏈接預測算法21-26
• 2.2.1 基于局部信息的方法22-23
• 2.2.2 基于路徑的方法23-24
• 2.2.3 基于隨機游走的方法24-26
• 2.3 數(shù)據(jù)集劃分26-27
• 2.4 性能評價指標27-28
• 2.5 本章小結28-29
• 第3章 無權無向網(wǎng)絡的鏈接預測29-38
• 3.1 改進的基于局域信息的鏈接預測算法29-31
• 3.2 實驗與結果分析31-37
• 3.2.1 實驗數(shù)據(jù)31-32
• 3.2.2 實驗內(nèi)容32-33
• 3.2.3 實驗結果33-36
• 3.2.4 實驗結果分析36-37
• 3.3 本章小結37-38
• 第4章 加權網(wǎng)絡的鏈接預測38-48
• 4.1 鏈接預測算法加權擴展38-40
• 4.2 實驗內(nèi)容40-43
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)40-42
• 4.2.2 采用鏈接預測算法計算相似度42
• 4.2.3 對預測結果進行評估42-43
• 4.3 實驗結果及分析43-47
• 4.3.1 無權無向網(wǎng)絡預測結果43-44
• 4.3.2 加權網(wǎng)絡預測結果44-46
• 4.3.3 實驗結果分析46-47
• 4.4 本章小結47-48
• 第5章 總結與展望48-50
• 5.1 總結48-49
• 5.2 對未來的展望49-50
• 參考文獻50-54
• 致謝54-55
• 碩士期間研究成果55-56
• 附件56

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本文編號：1039223