發(fā)布時(shí)間：2018-03-29 01:30

  本文選題：相似性度量　切入點(diǎn)：相關(guān)性度量　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：我們生活在一個(gè)相互聯(lián)系的世界里,現(xiàn)實(shí)世界中大量的數(shù)據(jù)、對(duì)象或個(gè)體之間相互聯(lián)系、相互作用,形成眾多大型、互聯(lián)和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。不失一般性,這種相互聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)被稱為信息網(wǎng)絡(luò)。其中,由相同類型的節(jié)點(diǎn)和鏈接構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)稱為同構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò),而由不同類型的節(jié)點(diǎn)和鏈接構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)稱為異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。隨著信息網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,現(xiàn)實(shí)世界中的很多關(guān)系可以用既有正邊,又有負(fù)邊的極性信息網(wǎng)絡(luò)來表示。其中,正邊可以表示朋友、信任、喜歡等積極的關(guān)系,負(fù)邊可以表示敵人、不信任、不喜歡等消極的關(guān)系。比如,國(guó)際關(guān)系中,國(guó)家與國(guó)家之間的合作與對(duì)抗;電子商務(wù)領(lǐng)域,顧客對(duì)商品的好評(píng)與差評(píng);生命科學(xué)領(lǐng)域,激素對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育的促進(jìn)與抑制等都可以抽象為極性信息網(wǎng)絡(luò)來加以描述。在極性信息網(wǎng)絡(luò)中,我們可以清晰地看到各對(duì)象之間的合作或?qū)α㈥P(guān)系,有助于我們更加準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)和分析復(fù)雜的系統(tǒng)。在信息網(wǎng)絡(luò)上度量?jī)蓚�(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性(或相似性)具有重要的意義。通常我們把同類型節(jié)點(diǎn)之間的相近程度稱為相似性,而把異類型節(jié)點(diǎn)之間的相近程度稱為相關(guān)性。比如在DBLP文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中,我們可以根據(jù)作者之間的相似性來對(duì)他們進(jìn)行分類,從而將不同領(lǐng)域的研究人員進(jìn)行有效劃分;我們還可以通過衡量作者與會(huì)議之間的相關(guān)性,對(duì)作者進(jìn)行更加精確的用戶畫像。目前,信息網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)相關(guān)性度量工作主要針對(duì)非極性信息網(wǎng)絡(luò),極性信息網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)相關(guān)性度量尚不多見。在極性信息網(wǎng)絡(luò)上,度量?jī)蓚�(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。由于極性信息網(wǎng)絡(luò)不僅含有正邊,而且還有大量的負(fù)邊,正邊和負(fù)邊蘊(yùn)含的語義是相反的,以往針對(duì)非極性信息網(wǎng)絡(luò)的研究思路和方法并不完全適用于極性信息網(wǎng)絡(luò)。在極性信息網(wǎng)絡(luò)上,如何正確處理正邊與負(fù)邊的關(guān)系,充分利用正邊和負(fù)邊的語義信息仍是一個(gè)尚未解決的問題。本文研究極性信息網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)相關(guān)性度量問題,包括在同構(gòu)極性信息網(wǎng)絡(luò)上度量同類型節(jié)點(diǎn)之間的相似性,以及在異構(gòu)極性信息網(wǎng)絡(luò)上度量異類型節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性。本文的主要貢獻(xiàn)包括:1、提出了一個(gè)稱為NeiSim的相似性度量模型,該模型能夠度量同構(gòu)極性信息網(wǎng)絡(luò)上同類型節(jié)點(diǎn)之間的相似性。NeiSim能夠充分利用極性信息網(wǎng)絡(luò)中正邊和負(fù)邊所蘊(yùn)含的語義信息,利用源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)相同節(jié)點(diǎn)的不同偏好,將Jaccard系數(shù)擴(kuò)展至極性信息網(wǎng)絡(luò)來衡量它們之間的相似性。NeiSim通過比較源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的直接鄰居節(jié)點(diǎn)集合來判斷源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是否相似。對(duì)于源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)沒有共同鄰居的情況,NeiSim基于結(jié)構(gòu)平衡理論采用相似度傳播的方式間接衡量它們之間的相似程度。NeiSim不僅考慮了兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的局部特征,還考慮了網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)。在真實(shí)數(shù)據(jù)集Epinions和Slashdot上的實(shí)驗(yàn)表明,NeiSim能有效度量?jī)蓚�(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相似程度。2、提出了在帶權(quán)的異構(gòu)極性信息網(wǎng)絡(luò)上度量異類型節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)性的度量模型WsRel。WsRel針對(duì)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、語義豐富的特點(diǎn),使用元路徑技術(shù)獲取不同路徑蘊(yùn)含的語義信息。該模型合理利用極性信息網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)邊信息,將極性信息網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為非極性信息網(wǎng)絡(luò)。通過元路徑限定下的隨機(jī)游走來獲取源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性。針對(duì)源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間存在多種元路徑的情況,WsRel采用一種啟發(fā)式算法把基于不同元路徑得到的相關(guān)性值進(jìn)行組合,從而能夠綜合度量源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性。WsRel能夠充分利用異構(gòu)極性信息網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來度量源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)程度,在IMDB數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明了 WsRel模型的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O157.5

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