本文關(guān)鍵詞： 二分網(wǎng)絡(luò) 鏈接預(yù)測(cè) 潛在邊 矩陣完全 數(shù)據(jù)恢復(fù) 非負(fù)矩陣分解 推薦　出處：《揚(yáng)州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：在自然界與人類(lèi)社會(huì)活動(dòng)中,各種復(fù)雜類(lèi)型的系統(tǒng)都可以轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),比如經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、生物系統(tǒng)、群體生態(tài)系統(tǒng)以及其他領(lǐng)域內(nèi)系統(tǒng)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向是它的鏈接預(yù)測(cè)。現(xiàn)在,鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題在社會(huì)學(xué)、人類(lèi)學(xué)、信息科學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都受到了廣泛的關(guān)注。相對(duì)于單分網(wǎng)絡(luò),二分網(wǎng)絡(luò)不僅是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要的表現(xiàn)形式之一,而且在現(xiàn)實(shí)社會(huì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中具有普遍性,已經(jīng)成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要研究對(duì)象。在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中,許多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)都自然地呈現(xiàn)出二分結(jié)構(gòu)。譬如:作者與文章的合作網(wǎng)絡(luò)、演員與影視作品的合作網(wǎng)絡(luò)、投資者與股份制公司的股份合作網(wǎng)絡(luò)、疾病與基因的作用網(wǎng)絡(luò)、俱樂(lè)部成員與俱樂(lè)部舉辦活動(dòng)的參與網(wǎng)絡(luò)、觀眾與歌曲的喜好網(wǎng)絡(luò)、P2P系統(tǒng)中終端計(jì)算與交互數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)等。因此,二分網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)對(duì)于研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有非常重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。譬如,在學(xué)術(shù)圈的探測(cè)、功能分析、推薦系統(tǒng)、疾病診斷以及鏈接預(yù)測(cè)等方面都有很多重要的應(yīng)用。雖然已有一些工作提出了對(duì)于二分網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)的算法,但是這些算法都具有復(fù)雜度較高、預(yù)測(cè)困難等問(wèn)題,不能應(yīng)用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。本文針對(duì)以上問(wèn)題,研究二分網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)的有效算法,主要工作以及研究成果有:(1)我們提出了基于投影的二分網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)算法。算法首先將二部圖投影到一個(gè)單部圖,在此基礎(chǔ)上定義了潛在邊的概念,使得對(duì)二分網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)僅在潛在邊中進(jìn)行,大大降低了預(yù)測(cè)算法的復(fù)雜度。我們定義了潛在邊所覆蓋的模式以及模式的權(quán)重,通過(guò)潛在邊所覆蓋的模式的權(quán)重來(lái)計(jì)算潛在邊的可信度,作為該潛在邊上存在實(shí)際鏈接的評(píng)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法能夠有效地提高鏈接預(yù)測(cè)的速度和結(jié)果的精度。(2)針對(duì)二分網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)存在的高維稀疏性特點(diǎn),受壓縮感知中對(duì)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法的啟發(fā),提出基于低秩矩陣完全的網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)算法。已有的鏈接預(yù)測(cè)算法難免受數(shù)據(jù)稀疏性的影響而降低預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,基于低秩矩陣完全的網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)算法可以在不改變?cè)袛?shù)據(jù)的情況下恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)并進(jìn)行填充,從而對(duì)未鏈接的邊進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,所提出的算法可以取得較高的預(yù)測(cè)精度。(3)在實(shí)際的推薦問(wèn)題中,由于數(shù)據(jù)的高維稀疏性等問(wèn)題存在,使得推薦的過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng),算法時(shí)間復(fù)雜度高。已有的算法對(duì)于實(shí)時(shí)更新的網(wǎng)絡(luò)的推薦準(zhǔn)確度較低。我們?cè)诙志W(wǎng)絡(luò)上提出基于非負(fù)矩陣分解的動(dòng)態(tài)推薦算法。算法主要針對(duì)兩種經(jīng)常出現(xiàn)的數(shù)據(jù)更新情況。第一種是針對(duì)用戶評(píng)分矩陣中用戶修改評(píng)分的情況,第二種是針對(duì)用戶評(píng)分矩陣中新增加用戶評(píng)分向量的情況。算法的主要思路是運(yùn)用非負(fù)矩陣分解方法,將原始矩陣分解成兩個(gè)非負(fù)的基矩陣和權(quán)重矩陣。在動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)時(shí),根據(jù)前一時(shí)刻非負(fù)矩陣分解的中間結(jié)果進(jìn)行更新,這樣能夠極大地縮短動(dòng)態(tài)推薦時(shí)的等待時(shí)間。在推薦時(shí),我們采用基于K近鄰的資源分配策略,這種方法能夠降低數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法能夠在快速完成動(dòng)態(tài)推薦的同時(shí)保證較高的推薦準(zhǔn)確度。
[Abstract]:There are many important applications in complex networks , such as economic system , biological system , group ecosystem and other fields . ( 3 ) In the practical recommendation problem , due to the high - dimensional sparsity of data , the proposed algorithm is time - consuming and time - complexity . The proposed algorithm is based on the non - negative matrix factorization method . The second is to update the user ' s score vector in the user ' s scoring matrix . The first is to use the non - negative matrix factorization method to decompose the original matrix into two non - negative matrix and weight matrices .

【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1476976