本文關(guān)鍵詞：基于社團(tuán)結(jié)構(gòu)和自信息的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)實(shí)世界中很多復(fù)雜系統(tǒng)諸如社會(huì)、生物、信息系統(tǒng)甚至自然道路河流都可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)抽象表示,以網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)表示對(duì)象,以邊表示對(duì)象之間的交互關(guān)系。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)蘊(yùn)藏的信息會(huì)隨著真實(shí)系統(tǒng)不斷演化而疊積,交互關(guān)系(鏈接)作為其中的一種重要信息載體,對(duì)其進(jìn)行挖掘顯得十分必要。作為信息挖掘的基礎(chǔ)研究問題之一,鏈路預(yù)測(cè)能夠根據(jù)已知的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬性等一系列特征來(lái)發(fā)掘其中的隱含信息,同時(shí)它也是對(duì)網(wǎng)絡(luò)不完整性的一種補(bǔ)全手段。具體來(lái)說(shuō),鏈路預(yù)測(cè)就是通過衡量各種與網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)的影響因素,充分利用這些因素來(lái)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中丟失的鏈接和未來(lái)可能產(chǎn)生的鏈接。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的降臨,已有的某些預(yù)測(cè)算法已經(jīng)不能滿足實(shí)際問題的需要,算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)度還需要進(jìn)一步提高。目前鏈路預(yù)測(cè)的主流研究方向是基于相似性度量的方法,此類方法有著較低的時(shí)間復(fù)雜度和較高的預(yù)測(cè)能力�；诟怕誓Ｐ偷姆椒ㄒ�?yàn)榧夹g(shù)手段的革新也受到越來(lái)越多的重視,此類方法隨著模型的精確構(gòu)建而有著越來(lái)越高的預(yù)測(cè)精度,同時(shí)時(shí)間復(fù)雜度也逐步被降低。本文在前人工作的基礎(chǔ)上分別對(duì)這兩類預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了深入研究,并在此基礎(chǔ)上從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性和信息論角度出發(fā),提出了基于網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的CSBased算法和基于自信息的CNSI算法。CS-Based算法思想來(lái)源于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)本身的特性:社團(tuán)內(nèi)部聯(lián)系緊密,社團(tuán)與社團(tuán)之間連接相對(duì)稀疏。本文認(rèn)為這一性質(zhì)對(duì)鏈路預(yù)測(cè)有著重要的促進(jìn)作用,社團(tuán)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)相似度會(huì)因社團(tuán)本身的緊密程度而得到提升,社團(tuán)之間的節(jié)點(diǎn)相似度也會(huì)因?yàn)樯鐖F(tuán)之間的緊密度而提升。如果將社團(tuán)這種特性加入到鏈路預(yù)測(cè)中,將會(huì)很大程度上提高算法的準(zhǔn)度。真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)得出,CS-Based算法預(yù)測(cè)性能優(yōu)于其他經(jīng)典方法。對(duì)于CNSI算法,本文通過信息論知識(shí)建立預(yù)測(cè)模型,將節(jié)點(diǎn)間的相似度轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)中某些重要特征存在的前提下節(jié)點(diǎn)成鏈的條件自信息,如果越多的特征存在,比如本文中用到的共同鄰居、不同長(zhǎng)度的路徑等,自信息就越小,由此反映出節(jié)點(diǎn)間發(fā)生鏈接的可能性越大。最后通過實(shí)驗(yàn)同樣證明了CNSI方法較好的預(yù)測(cè)能力,優(yōu)于其他對(duì)比算法。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)結(jié)構(gòu) 信息論 鏈路預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 論文研究的背景和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.4 論文的組織架構(gòu)12-13
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征概述與鏈路預(yù)測(cè)問題13-23
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí)13-15
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖表示13-14
• 2.1.2 路徑和平均路徑長(zhǎng)度14
• 2.1.3 節(jié)點(diǎn)度和度分布14
• 2.1.4 聚類系數(shù)14-15
• 2.2 鏈路預(yù)測(cè)問題15-16
• 2.3 鏈路預(yù)測(cè)算法16-20
• 2.3.1 基于概率模型的鏈路預(yù)測(cè)算法16-17
• 2.3.2 基于節(jié)點(diǎn)鄰居相似性的鏈路預(yù)測(cè)算法17-19
• 2.3.3 基于路徑相似性的鏈路預(yù)測(cè)算法19-20
• 2.3.4 基于隨機(jī)游走的鏈路預(yù)測(cè)算法20
• 2.4 鏈路預(yù)測(cè)問題評(píng)價(jià)指標(biāo)20-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于社團(tuán)結(jié)構(gòu)的鏈路預(yù)測(cè)算法23-36
• 3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)23-24
• 3.2 社團(tuán)檢測(cè)算法SLPA24-25
• 3.3 CS-Based算法25-28
• 3.3.1 CS-Based算法的思想25-26
• 3.3.2 社團(tuán)緊密度定義26-27
• 3.3.3 CS-Based算法描述27-28
• 3.3.4 算法分析28
• 3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析28-35
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境28
• 3.4.2 數(shù)據(jù)集28-30
• 3.4.3 參數(shù)設(shè)置30
• 3.4.4 結(jié)果分析30-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于自信息的鏈路預(yù)測(cè)算法CNSI36-49
• 4.1 信息論相關(guān)知識(shí)簡(jiǎn)介36-37
• 4.2 鏈路預(yù)測(cè)的信息論模型37-38
• 4.3 基于節(jié)點(diǎn)鄰居結(jié)構(gòu)體的CNSI算法38-45
• 4.3.1 CNSI算法的提出38-39
• 4.3.2 CNSI算法的描述39-45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析45-48
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集介紹45
• 4.4.2 參數(shù)設(shè)置45-46
• 4.4.3 結(jié)果分析46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 本文的工作總結(jié)49-50
• 5.2 下一步工作展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 在學(xué)期間的研究成果55-56
• 致謝56

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