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基于模體演化的社交網(wǎng)絡(luò)動態(tài)鏈路預測方法研究

發(fā)布時間:2024-12-11 04:21
  復雜網(wǎng)絡(luò)的研究具有巨大的現(xiàn)實意義,能夠幫助理解社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等各種復雜系統(tǒng)形成的網(wǎng)絡(luò)的演化。鏈路預測是復雜網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘相交叉的一個研究領(lǐng)域,主要研究復雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點相互產(chǎn)生連邊的可能。鏈路預測對于復雜網(wǎng)絡(luò)的演化研究具有重要的價值,并且在實際中也非常具有應用價值,例如進行好友推薦以及指導蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)的研究等。目前鏈路預測研究中較少利用網(wǎng)絡(luò)的時間演化信息,而且多數(shù)是針對無向網(wǎng)絡(luò)進行研究,并且很少有關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的微觀子結(jié)構(gòu)的演化。而現(xiàn)實中的網(wǎng)絡(luò)大多是有向并且隨著時間推移進行演化的。所以本文對生活中最常見,最容易接觸到的有向動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)進行鏈路預測研究。模體這個概念最初來源于生物領(lǐng)域,表示網(wǎng)絡(luò)中的基本功能子結(jié)構(gòu),將其應用到鏈路預測中來,可以對復雜網(wǎng)絡(luò)中最小的功能子結(jié)構(gòu)既三元組模體進行研究。此外,復雜網(wǎng)絡(luò),特別是社交網(wǎng)絡(luò)大多都會有社區(qū)結(jié)構(gòu),這是在長時間的演化中自然形成的。在網(wǎng)絡(luò)中,同一個社區(qū)之中的節(jié)點之間相互連接更加緊密,而不同社區(qū)之間的節(jié)點連接較為稀疏。為解決上述幾個問題,本文做了如下幾個方面的工作:第一,本文提出一種有向動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預測方法,該方法關(guān)注三元組模體的動態(tài)演化...

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1靜態(tài)鏈路預測

圖2.1靜態(tài)鏈路預測

所以全集U應為90條邊,有80條不存在的邊。如圖2.1(b)選出10條存在的邊中的3條作為測試集,另外7條作為訓練集,那么就有83條未知邊。給定某種鏈路預測算法,賦予83條未知邊一個分數(shù)值,其中包括80條不存在的邊和3條測試邊。將這些邊按照分數(shù)....


圖2.2動態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路預測

圖2.2動態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路預測

t1時刻有3條邊,t2時刻有4條邊,t3時刻有3條邊。先將樣本網(wǎng)絡(luò)劃分為三個時間片,分別為圖2.2(b)t1時間片,圖2.2(c)t2時間片,圖2.2(d)t3時間片。將t3時間片作為測試集,測試集邊數(shù)為3,所以未知邊數(shù)為83。使用時序鏈路預測....


圖2.4模體轉(zhuǎn)換

圖2.4模體轉(zhuǎn)換

3-1024-021D5-021U6-02111-20112-120D13-120U14-12圖2.3有向網(wǎng)絡(luò)中的16種三元組模體的演化中有著重要的作用,本文率來進行鏈路預測。att+1t


圖3.1共同鄰居

圖3.1共同鄰居

圖3.1共同鄰居鄰居的度信息,著名的Adamic-A考慮范圍。AA指標可以表示如=∑()∩()共同鄰居的度數(shù),Γ()與Γ()分同鄰居。由式(3.2)可以看出,對于點對連邊可能性的貢獻就越小。明星必然在社交網(wǎng)絡(luò)中具有很高是如果兩個人同時關(guān)注了一個并比較....



本文編號:4016180

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