本文關(guān)鍵詞：鏈路預(yù)測：朋友推薦模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：最近,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測問題無論是在物理研究領(lǐng)域還是在計算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域受到越來越多的人關(guān)注。鏈路預(yù)測主要是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的屬性來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中不相連兩個節(jié)點(diǎn)的關(guān)系,包括對網(wǎng)絡(luò)未知邊和未來邊的預(yù)測兩個方面。顯然,網(wǎng)絡(luò)中的一些結(jié)構(gòu)特征可以很好的提高鏈路預(yù)測的精度。因此,如何應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性去提高網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測的性能這是很有意義的事情。對此,本文主要分為以下三個方面：(1)首先定義了局部群落結(jié)構(gòu)的概念,然后對大量真實(shí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)了一個網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的現(xiàn)象：網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)更偏向連接具有局部群落結(jié)構(gòu)特征的節(jié)點(diǎn)(PWCS)。(2)應(yīng)用PWCS現(xiàn)象指導(dǎo)鏈路預(yù)測建立朋友推薦模型(FR),實(shí)驗(yàn)表明FR指標(biāo)要優(yōu)于經(jīng)典的CN指標(biāo)、AA指標(biāo)和RA指標(biāo)。然后具體分析了FR指標(biāo)與RA指標(biāo)的差異性,得到以下結(jié)論：只要RA指標(biāo)能預(yù)測出來的邊,FR指標(biāo)也可以預(yù)測,反之則不然。最后,本文還通過參數(shù)設(shè)定建立更一般的朋友推薦模型(GFR),實(shí)驗(yàn)表明：如果網(wǎng)絡(luò)具有PWCS現(xiàn)象,則加強(qiáng)局部群落結(jié)構(gòu)對朋友推薦模型的影響,鏈路預(yù)測的效果會越好；如果PWCS現(xiàn)象更明顯,即使參數(shù)達(dá)到最大值,局部群落結(jié)構(gòu)的影響還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足,鏈路預(yù)測的效果還有待提高；如果網(wǎng)絡(luò)不具有PWCS現(xiàn)象,鏈路預(yù)測的效果會隨著參數(shù)增加越來越差。基于上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)是否具有PWCS現(xiàn)象和PWCS現(xiàn)象是否明顯設(shè)計出更好的混合朋友推薦模型,進(jìn)一步提高了鏈路預(yù)測的精度。(3)把朋友推薦模型推廣到加權(quán)網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)表明在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)上朋友推薦模型(WFR)要優(yōu)于WCN指標(biāo)、WAA指標(biāo)和WRA指標(biāo)。但是還發(fā)現(xiàn)WFR指標(biāo)預(yù)測結(jié)果卻不及該網(wǎng)絡(luò)無權(quán)時的FR指標(biāo),分析考慮其權(quán)重可能不能正確反應(yīng)推薦關(guān)系,本文按照共同鄰居的個數(shù)重新定義一個偽權(quán)重,然后應(yīng)用到WFR,實(shí)驗(yàn)表明預(yù)測效果要優(yōu)于FR指標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：鏈路預(yù)測 局部群落 朋友推薦 偏向鏈接 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)
【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】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 鏈路預(yù)測的背景介紹與研究意義8-9
• 1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文主要研究工作10-12
• 第二章 基礎(chǔ)知識12-22
• 2.1 鏈路預(yù)測的問題描述12-15
• 2.1.1 問題描述12-13
• 2.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計13
• 2.1.3 評價指標(biāo)13-15
• 2.2 鏈路預(yù)測的基本方法15-18
• 2.2.1 基于共同鄰居的相似性指標(biāo)15-17
• 2.2.2 基于路徑的相似性指標(biāo)17-18
• 2.2.3 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的相似性指標(biāo)18
• 2.3 網(wǎng)路的基本特征統(tǒng)計與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備18-22
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)的基本特征18-20
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)20-22
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)的局部群落特征22-27
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)局部群落特征的定義22-23
• 3.2 PWCS普遍存在性23-26
• 3.3 小結(jié)26-27
• 第四章 朋友推薦模型27-37
• 4.1 朋友推薦模型的提出28-30
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-32
• 4.3 PWCS對FR模型的影響與算法改進(jìn)32-36
• 4.4 小結(jié)36-37
• 第五章 朋友推薦模型在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用37-40
• 5.1 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的朋友推薦模型37-38
• 5.2 基于偽權(quán)重改進(jìn)FR模型38-39
• 5.3 小結(jié)39-40
• 第六章 總結(jié)與展望40-42
• 6.1 總結(jié)40
• 6.2 展望40-42
• 參考文獻(xiàn)42-48
• 致謝48-49
• 攻讀學(xué)位期間的科研情況49

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3 張家s，

本文編號：349884