大多數(shù)有向網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測方法在計(jì)算節(jié)點(diǎn)相似性時沒有充分考慮有向網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),未區(qū)分不同有向鄰居對連邊形成具有的貢獻(xiàn)差異,導(dǎo)致預(yù)測性能受到局限。鑒于此,該文提出一種基于線性規(guī)劃的有向網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測方法。該方法對3種有向鄰居的信息貢獻(xiàn)進(jìn)行量化分析,結(jié)合結(jié)構(gòu)特點(diǎn)建立線性規(guī)劃模型,進(jìn)而通過求解貢獻(xiàn)矩陣的最優(yōu)解構(gòu)建相似性指標(biāo)。9個真實(shí)有向網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法相比于9種現(xiàn)有方法在兩種衡量標(biāo)準(zhǔn)下表現(xiàn)出較高的預(yù)測性能與良好的魯棒性。 

【文章來源】：電子與信息學(xué)報(bào). 2020,42(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

相似性矩陣的計(jì)算過程示意圖

桓瞿戲鷴蘩锎鋨厥魘?睪導(dǎo)臼澄锪?網(wǎng)絡(luò)。(9)LAK(LittlerocklAKe)[19]：一個美國威斯康星州小石湖的食物鏈網(wǎng)絡(luò)。N=|V|M=|E|kρCdγκ上述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)參數(shù)如表1所示，其中包括網(wǎng)絡(luò)類型，節(jié)點(diǎn)數(shù)，連邊數(shù)，平均度，互惠系數(shù)，平均集聚系數(shù),90%有效直徑，同配系數(shù)，冪率系數(shù)。5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)置實(shí)驗(yàn)選取9個主流有向網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測指標(biāo)作為參照，包括：4個局部指標(biāo)(DCN,DAA,DRA,DPA)，2個準(zhǔn)局部指標(biāo)(LP,Bifan)和3個全局指標(biāo)圖2相似性指標(biāo)與對應(yīng)鄰接矩陣元素之間的關(guān)系示意圖第10期李勁松等：一種基于線性規(guī)劃的有向網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測方法2397

鉅歟?賈掠行?畔⑷?失，預(yù)測性能受局限。針對上述問題，本文從有向網(wǎng)絡(luò)特有的局部結(jié)構(gòu)出發(fā)，通過量化分析不同有向鄰居的貢獻(xiàn)度建立線性規(guī)劃模型，進(jìn)而利用鄰居節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)度矩陣最優(yōu)解推導(dǎo)出LPD指標(biāo)。多個真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在兩種衡量標(biāo)準(zhǔn)下，所提LPD指標(biāo)不僅能提升預(yù)測精度，更表現(xiàn)出較好的魯棒性與普適性。這為進(jìn)一步揭示有向網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制和內(nèi)在連邊機(jī)理提供了新思路。未來工作中我們將針對特定領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入分析，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)改進(jìn)LPD指標(biāo)，并探索其預(yù)測性能與網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的關(guān)系。圖4AUC隨訓(xùn)練集劃分比例變化曲線圖2400電子與信息學(xué)報(bào)第42卷


本文編號：3400906