本文關(guān)鍵詞：基于組稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)挖掘方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)實(shí)世界中存在諸如流行病傳播和信息擴(kuò)散等各種各樣的傳播現(xiàn)象。傳播預(yù)測對于人們深入理解這些傳播過程的復(fù)雜機(jī)理具有十分重要的意義。簡言之,傳播預(yù)測是指:根據(jù)當(dāng)前時刻觀察到的系統(tǒng)狀態(tài),預(yù)測下一時刻未知的系統(tǒng)狀態(tài)�，F(xiàn)有的傳播預(yù)測方法大都基于如下兩個假設(shè):(1)傳播過程所依賴的傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已知;(2)不考慮監(jiān)控成本,認(rèn)為傳播網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)都可被獲取。然而,以上兩個假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中通常難以成立。一方面,真實(shí)世界中的傳播過程復(fù)雜多變,傳播網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的交互結(jié)構(gòu)往往是異構(gòu)的,隱含的,動態(tài)改變的,不能被直接觀察到,因而具體的傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常很難獲取;另一方面,真實(shí)世界中的傳播過程往往會覆蓋的較大的時空范圍,如席卷全球的流行病傳播和互聯(lián)網(wǎng)上的信息擴(kuò)散,因而實(shí)時監(jiān)控所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)開銷巨大,特別在監(jiān)控資源十分有限的條件下,監(jiān)控全部傳播空間尤為困難。針對上述兩個問題,本文提出了時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的概念和從數(shù)據(jù)中挖掘出時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的方法。本文將時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)定義為真實(shí)隱含傳播網(wǎng)絡(luò)的一個近似,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有如下特征:(1)該網(wǎng)絡(luò)是有向網(wǎng)絡(luò),有向邊表示傳播過程中節(jié)點(diǎn)間的相互影響關(guān)系;(2)該網(wǎng)絡(luò)包含了真實(shí)傳播網(wǎng)絡(luò)的所有節(jié)點(diǎn);(3)該網(wǎng)絡(luò)存在少數(shù)哨兵節(jié)點(diǎn),基于哨兵節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的狀態(tài)可近似地預(yù)測出網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的下一時刻狀態(tài)�；谝陨细拍�,本文針對兩類常見的傳播系統(tǒng)分別提出了兩種時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。(1)針對線性傳播系統(tǒng)(節(jié)點(diǎn)狀態(tài)表示為連續(xù)的實(shí)數(shù)),本文將時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)問題建模為線性回歸問題,提出了基于組稀疏貝葉斯回歸模型的時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)挖掘方法;(2)針對傳播數(shù)據(jù)稀疏的非線性傳播系統(tǒng)(節(jié)點(diǎn)狀態(tài)表示為離散的整數(shù)),本文將時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)問題建模為分類問題,提出了基于組稀疏貝葉斯分類模型的時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)挖掘方法。本文對提出的上述方法進(jìn)行了理論分析,并設(shè)計了多種實(shí)驗(yàn)方案,分別采用人工合成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)對它們進(jìn)行了充分驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘 傳播網(wǎng)絡(luò)推斷 時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò) 組稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文研究動機(jī)及主要貢獻(xiàn)12-15
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 問題定義與相關(guān)工作介紹16-23
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)推斷問題的相關(guān)研究17-19
• 2.2 時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)推斷問題的定義19-21
• 2.3 時空監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)推斷問題的相關(guān)研究21-23
• 第3章 基于組稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的回歸問題23-40
• 3.1 回歸問題模型23-26
• 3.2 回歸模型中的參數(shù)優(yōu)化26-29
• 3.3 實(shí)驗(yàn)29-39
• 3.3.1 人工合成實(shí)驗(yàn)29-31
• 3.3.2 2009年香港H1N1數(shù)據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)31-35
• 3.3.3 2005-2009云南騰沖瘧疾數(shù)據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于組稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的分類問題40-48
• 4.1 分類問題模型40-42
• 4.2 實(shí)驗(yàn)42-47
• 4.2.1 人工合成實(shí)驗(yàn)42-44
• 4.2.2 百度貼吧數(shù)據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)44-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第5章 總結(jié)與展望48-49
• 5.1 工作總結(jié)48
• 5.2 工作展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-54
• 作者簡介54-55
• 致謝55-56

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