本文關(guān)鍵詞：多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：隨著科技社會(huì)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的進(jìn)步,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、復(fù)雜系統(tǒng)等領(lǐng)域中的重要研究方向之一。在自然界中,大量形形色色的系統(tǒng)都可以通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)描述,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)絡(luò)、航空網(wǎng)絡(luò)、用戶-商品網(wǎng)絡(luò)等。鏈接預(yù)測(cè)是通過(guò)已知的網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)缺失的鏈接和未來(lái)可能產(chǎn)生的鏈接進(jìn)行預(yù)測(cè)。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,鏈接預(yù)測(cè)可以發(fā)現(xiàn)人際之間潛在的聯(lián)系,揭示用戶潛在的朋友,以及在電子商務(wù)中向客戶推薦商品。在現(xiàn)實(shí)世界中,網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體之間往往包含多種關(guān)系,然而當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)研究集中在單一關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)中。但除了網(wǎng)絡(luò)自身的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),關(guān)系之間的影響力和關(guān)聯(lián)程度也會(huì)決定鏈接存在的可能性。而傳統(tǒng)的鏈接預(yù)測(cè)方法通常只關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中的一種關(guān)系或把所有關(guān)系當(dāng)作同一類型處理,這些做法遺失了很多重要的信息。本文針對(duì)多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的特性,融合網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息和關(guān)系的相似性,設(shè)計(jì)更精準(zhǔn)高效的鏈接預(yù)測(cè)算法。本文的主要研究工作和成果如下：(1)提出了一種基于隨機(jī)游走的鏈接預(yù)測(cè)算法。我們計(jì)算出每種關(guān)系中所有頂點(diǎn)對(duì)之間的相似度,定義每?jī)蓚�(gè)頂點(diǎn)鏈接的邊上的傳播概率為其他所有關(guān)系中這兩個(gè)頂點(diǎn)間的相似度之和。然后頂點(diǎn)間的相似度根據(jù)傳輸概率在網(wǎng)絡(luò)中以隨機(jī)游走的方式進(jìn)行傳播和更新,最終得到頂點(diǎn)間的相似度作為鏈接預(yù)測(cè)的結(jié)果得分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,我們的算法在多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中取得了比其他算法更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。(2)提出了一種基于頂點(diǎn)影響力的鏈接預(yù)測(cè)算法。我們用影響力傳播的方法分別求出每個(gè)頂點(diǎn)在不同關(guān)系中的影響力,并構(gòu)成各個(gè)關(guān)系的特征向量,以特征向量的相似度作為關(guān)系之間的相似度。我們通過(guò)關(guān)系的相似度和頂點(diǎn)間的交互次數(shù)得到所有連邊的權(quán)值再進(jìn)行頂點(diǎn)間的鏈接預(yù)測(cè)。我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,我們的算法相比其他算法在多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中取得了更好的預(yù)測(cè)結(jié)果。(3)提出一個(gè)基于社區(qū)挖掘的鏈接預(yù)測(cè)算法。我們首先求得各個(gè)關(guān)系間的相似度,構(gòu)造每種關(guān)系的帶權(quán)圖,在帶權(quán)圖上進(jìn)行社區(qū)挖掘。然后計(jì)算所有頂點(diǎn)對(duì)之間和各個(gè)社區(qū)質(zhì)心的相似度分別作為頂點(diǎn)初始相似度和社區(qū)的相似度。最后通過(guò)頂點(diǎn)初始相似度與社區(qū)相似度計(jì)算得到鏈接預(yù)測(cè)得分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,我們的算法可以取得更高的預(yù)測(cè)質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 鏈接預(yù)測(cè) 多關(guān)系網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)信息 關(guān)系相似度
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)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4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-13
• 1.2 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與鏈接預(yù)測(cè)15-29
• 2.1 多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的表示15-19
• 2.1.1 單類節(jié)點(diǎn)多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)15-16
• 2.1.2 雙重節(jié)點(diǎn)多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)16-18
• 2.1.3 多重節(jié)點(diǎn)多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.2 單一關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)算法19-23
• 2.2.1 基于局部信息的相似性指標(biāo)19-21
• 2.2.2 基于路徑信息的相似性指標(biāo)21-22
• 2.2.3 基于隨機(jī)游走的相似性指標(biāo)22-23
• 2.3 多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)23-27
• 2.3.1 基于單一關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈接指標(biāo)的鏈接預(yù)測(cè)算法23-25
• 2.3.2 基于張量的方法25-26
• 2.3.3 實(shí)際應(yīng)用26-27
• 2.4 鏈接預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于隨機(jī)游走的多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)29-37
• 3.1 問(wèn)題的定義29
• 3.2 隨機(jī)游走算法29-31
• 3.3 算法框架31-33
• 3.3.1 頂點(diǎn)在各維的初始相似度31
• 3.3.2 傳播概率31-32
• 3.3.3 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)32-33
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析33-36
• 3.4.1 數(shù)據(jù)集33-34
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于頂點(diǎn)影響力的多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)37-46
• 4.1 問(wèn)題的定義37
• 4.2 影響力的傳播37-39
• 4.3 基于影響力的相似性39-41
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)的相似度39
• 4.3.2 具體實(shí)現(xiàn)39-41
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析41-45
• 4.4.1 數(shù)據(jù)集41-42
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于社區(qū)挖掘的多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)46-55
• 5.1 問(wèn)題背景46
• 5.2 社區(qū)挖掘46-48
• 5.3 基于社區(qū)相似度的鏈接預(yù)測(cè)48-50
• 5.3.1 關(guān)系相似度48-49
• 5.3.2 聚類49
• 5.3.3 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)49-50
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-54
• 5.4.1 數(shù)據(jù)集51-52
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果52-54
• 5.5 本章小結(jié)54-55
• 第六章 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 研究總結(jié)55-56
• 6.2 研究展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-63
• 致謝63-64
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與參加的研究工作64-65

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：884108