本文關鍵詞：旅客同行網絡鏈接預測方法研究

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【摘要】：隨著現代客運行業(yè)的發(fā)展與人們生活水平的不斷提升,人們出行的次數越來越多。并且人們出行的時候有時會與他人結伴同行或是一起組團出行,比如與人一起出差、與好朋友一起旅游等,由旅客個體之間的這種同行關系建立起了一張旅客的同行關系網絡。對這個網絡中新出現的鏈接進行預測,不僅可以為客運行業(yè)的個性化服務奠定堅實的數據基礎,進而提高客運服務質量,還可以用于支持客運行業(yè)市場的決策。預測旅客之間新產生的同行關系本質上是一個復雜網絡中的鏈接預測問題,而復雜網絡的鏈接預測一直是廣大學者關注的熱點問題,它在各個領域都有著廣泛的應用。本文針對旅客出行的基礎數據以及旅客同行網絡,構建了一個基于監(jiān)督學習的同行關系預測模型。該模型構造了三種類型的預測特征,分別是個體信息與歷史行為特征、網絡微觀特征和網絡中觀特征。其中,旅客個體信息與歷史行為特征由旅客的個體信息以及旅客的歷史出行信息抽取得到;網絡微觀特征包含網絡共同鄰居特征和網絡鄰居子網特征,我們將已有的預測指標歸類為網絡微觀共同鄰居特征,并在此基礎上構造出了網絡微觀鄰居子網特征；網絡中觀特征由節(jié)點的層次社區(qū)信息提取,我們首先使用層次社區(qū)劃分算法對網絡進行層次社區(qū)劃分,然后根據共同鄰居的社區(qū)信息來構造出一系列層次社區(qū)屬性。這種定義使得網絡方面的特征更加豐富。最后我們運用這三種類型的特征,使用分類方法來進行鏈接預測。本文在一個真實的旅客出行記錄數據集上進行了實驗,并分別比較了在隨機樣本集和限制旅客對在網絡中的距離為兩跳的樣本集下的實驗效果,結果表明我們設計的旅客個體信息與歷史行為特征、擴展的網絡鄰居子網特征以及網絡中觀層次社區(qū)特征在旅客同行網絡上鏈接預測中表現良好。并且,將三種類型的特征用在隨機樣本上預測時,可以使得準確性能達到92%以上,充分體現出了我們所構造的特征與建立的預測模型的有效性。
【關鍵詞】：復雜網絡 共同出行 行為分析 分類
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的與意義11
• 1.3 研究現狀11-13
• 1.4 主要研究內容13-14
• 1.5 論文組織結構14-16
• 2 相關理論基礎16-32
• 2.1 社會網絡概述16-22
• 2.1.1 基本性質17-19
• 2.1.2 網絡指標19-22
• 2.2 層次社區(qū)劃分算法22-24
• 2.2.1 BGLL算法22-23
• 2.2.2 Infomap算法23-24
• 2.3 監(jiān)督學習方法24-31
• 2.3.1 傳統(tǒng)分類方法24-29
• 2.3.2 組合分類器29-30
• 2.3.3 評價方法30-31
• 2.4 本章小結31-32
• 3 旅客同行網絡鏈接預測32-47
• 3.1 相關術語與問題定義32-34
• 3.2 研究框架34-37
• 3.3 構建旅客同行網絡37
• 3.4 特征屬性構造37-46
• 3.4.1 個體信息與行為相似性38-40
• 3.4.2 網絡微觀拓撲相似性40-44
• 3.4.3 網絡中觀社區(qū)相似性44-46
• 3.5 同行預測模型46
• 3.6 本章小結46-47
• 4 實驗與分析47-59
• 4.1 實驗數據47-51
• 4.1.1 實驗數據處理47-50
• 4.1.2 抽取實驗樣本50-51
• 4.2 實驗結果與分析51-58
• 4.2.1 隨機樣本實驗結果與分析51-55
• 4.2.2 兩跳樣本實驗結果與分析55-58
• 4.3 本章小結58-59
• 5 結論59-61
• 5.1 本文工作總結59
• 5.2 不足與展望59-61
• 參考文獻61-65
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果65-67
• 學位論文數據集67

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