【摘要】：現(xiàn)實世界中,存在著許許多多的復(fù)雜系統(tǒng),如交通、生物以及信息系統(tǒng)等等,這些復(fù)雜系統(tǒng)可以用網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行描述。系統(tǒng)中的個體可以用網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點來表示,而個體之間的交互關(guān)系或者聯(lián)系用連邊來表示。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)會隨著時間進(jìn)行演化,同樣其中所蘊含的信息也會不斷變化。而網(wǎng)絡(luò)中的連邊作為個體之間交互信息的載體,對其進(jìn)行挖掘與研究顯得非常必要。鏈路預(yù)測就是一種挖掘網(wǎng)絡(luò)連邊信息的重要手段,它不僅可以挖掘出網(wǎng)絡(luò)中未知的隱含信息,也可以發(fā)現(xiàn)一些缺失信息,是對網(wǎng)絡(luò)不完整性進(jìn)行補全的一種手段。隨著鏈路預(yù)測問題研究的不斷深入,多種類型的算法被提出。其中,基于相似性的鏈路預(yù)測方法受到越來越多的關(guān)注。該方法的一個關(guān)鍵問題就是如何來定義節(jié)點之間的相似性。通常可以將拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)中的各種信息融合在一起來定義節(jié)點之間的相似性,其中最重要的信息是節(jié)點屬性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。使用節(jié)點屬性信息有較高的預(yù)測精度,但是收集這些信息是不易的,即使可以獲得節(jié)點屬性信息,從這些復(fù)雜的信息中鑒別出哪些信息對預(yù)測有用處也是較為困難的事。相對的,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息獲取簡單且容易篩選。并且,基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈路預(yù)測方法具有普遍適用性。然而,現(xiàn)階段對基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈路預(yù)測算法研究還不夠深入,對哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對連邊有影響的挖掘還不充分�；诖�,本文利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義了 2種計算節(jié)點相似性的方法,提出2種新的鏈路預(yù)測算法。主要工作與貢獻(xiàn)如下:1.在實際網(wǎng)絡(luò)中,由于網(wǎng)絡(luò)局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是不同的并且不同的節(jié)點自身屬性也具有差異性,每個節(jié)點所代表的影響力是不同的,相應(yīng)的對連邊產(chǎn)生的貢獻(xiàn)度也是不同的。還有共同鄰居節(jié)點之間連接的緊密度一定程度上反映了節(jié)點自身所在的局部子網(wǎng)絡(luò)的緊密程度,這也可能影響子網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的連邊。因此,本文定義了共同鄰居節(jié)點的貢獻(xiàn)度以及共同鄰居之間的鏈接緊密度,將兩者結(jié)合提出一種新的鏈路預(yù)測算法,簡稱LDNC(Link Density and Node Contribution)算法。將該算法在9個真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗,用AUC和Precision評價指標(biāo)和五個算法進(jìn)行了對比,結(jié)果表明LDNC算法是十分有效的。2.由于每個節(jié)點或每條路徑在網(wǎng)絡(luò)中所處位置的不同,它們對于網(wǎng)絡(luò)其他部分的影響也是各不相同的。體現(xiàn)在鏈路預(yù)測中,就是不同的節(jié)點和路徑對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點對是否產(chǎn)生連邊影響力是不同的。這個影響力我們用節(jié)點和路徑的權(quán)重來表示。基于此,本文給出了新的計算節(jié)點權(quán)重和路徑權(quán)重的方法,并將兩者結(jié)合在一起,提出一種新的鏈路預(yù)測算法,簡稱CPNW(combining paths weight and nodes weight)算法。將該算法在9個真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗,得出相似性分?jǐn)?shù)矩陣,用AUC和Precision評價指標(biāo)和6個算法進(jìn)行對比,結(jié)果顯示CPNW算法準(zhǔn)確度較高,證明該算法有效。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5

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本文編號：2600777