【摘要】：自然界和人類社會中廣泛存在著各種各樣的復雜系統(tǒng),而復雜系統(tǒng)可通過復雜網(wǎng)絡來描述。復雜網(wǎng)絡的研究將極大地促進復雜系統(tǒng)的研究與發(fā)展,對理解復雜系統(tǒng)的結構與功能具有重要的意義。近年來,復雜網(wǎng)絡的研究正滲透到從物理學到生物學的眾多不同學科,對復雜網(wǎng)絡的定性特征與定量規(guī)律的深入探索、科學理解以及可能的應用,已經(jīng)成為復雜系統(tǒng)或復雜性科學研究中一項極其重要的挑戰(zhàn)性課題。 鏈路預測是復雜網(wǎng)絡中的一個新興的研究方向,是指利用已知的網(wǎng)絡節(jié)點和網(wǎng)絡結構等信息預測網(wǎng)絡中存在但尚未發(fā)現(xiàn)的未知鏈接和不存在但可能形成的未來鏈接。近年來,鏈路預測因其重要的理論價值和潛在的應用前景而廣受關注,成為了復雜網(wǎng)絡研究領域的研究熱點之一。目前,鏈路預測的研究主要集中在無向無權網(wǎng)絡,關于有向或加權網(wǎng)絡的鏈路預測問題的研究較少。本論文以無向無權網(wǎng)絡的鏈路預測算法為基礎,分別發(fā)展了有向網(wǎng)絡的鏈路預測算法和加權網(wǎng)絡的鏈路預測改進算法。 本論文共分四章,第一章簡單介紹了復雜網(wǎng)絡中鏈路預測及其研究意義。第二章回顧了無向無權網(wǎng)絡中鏈路預測的研究進展。在第三章中,我們首先將12種針對無向網(wǎng)絡的鏈路預測算法拓展有向網(wǎng)絡的情況,建立起了基于局域連接信息的有向鏈路預測算法的基本框架。然后,基于有向網(wǎng)絡模體的統(tǒng)計分析,我們構造了一種廣義的共有鄰居指數(shù),同時也提出了一種兩指數(shù)共同預測的結合指數(shù)。在10個真實有向網(wǎng)絡中,我們對基于這些指數(shù)所建立的16種鏈路預測算法進行了測試和分析,得到了一些對實際應用有一定指導意義的結論。特別地,歸因于高的預測精度和低的計算復雜度,廣義共有鄰居指數(shù)和結合指數(shù)將有望在實際的鏈路信息挖掘中得到應用。在第四章,我們提出了一種適于加權網(wǎng)絡鏈路預測的改進算法,在幾個真實的加權網(wǎng)絡中進行了測試,分析了強、弱鏈接對預測精度的影響,發(fā)現(xiàn)弱鏈接在實現(xiàn)鏈路的高精度預測方面具有比強鏈接更重要的作用。最后,我們對論文進行了總結,并對將來可能的研究方向進行了展望。
【圖文】：

( ) ( )( )ou t in z x you t k z∈Γ Γ∩ 10 ） 擴 展 的 資 源 配 置 指 數(shù) （ Ex t e n de d Re s ou r c e Al l o c a ti on I nd e x: ER A ）( ) ( )1 1( ) ( )ou t in xy z x you t ou t k x k z∈Γ Γ= ∑∩。1 1 ） 優(yōu) 先吸 引 指數(shù) （P r e fe r e nt i a l At t a c h me nt I nd e x: PA ）[6 ]： ( ) ( )xy o ut in S = k x × k y1 2 ）局 域路 徑指 數(shù) （ Lo c a l Pa t h I n de x ：LP ）[3 1 ,3 2] : ( ) ( )2 3xy xy xy S = A + εA，其 中 ( 2A ( )3xy A 分別 表 示從 節(jié) 點 x 去節(jié) 點 y 的長 度 為 2 和3 的 最 短 路徑 數(shù) 目 。系數(shù) ε 調 節(jié)了 長 同 的最 短 路徑 所 貢 獻相 似 度分 數(shù)的 權 重 。 1 3 ） 共引 用 指數(shù) （ C o - Ci t a ti on I nd e x： C C ）[4 9 ]： ( ) ( )xy ou t ou t S = Γ x ∩ Γy；1 4） 文 獻耦 合 指 數(shù) （ B i bl i og ra ph i c Co up l i n g I n de x： B C ）[5 0 ]： ( ) ( xy in in S = Γ x ∩ Γy中 ， ( )in Γ x和 ( )ou t Γ x表示 從鄰 居 節(jié) 點指 向 節(jié) 點x 和 從節(jié) 點 x 指向 鄰 居 節(jié)點 的 節(jié) 點

1( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (2as y sy xy xy ou t in ou t o ut in in S + S = Γ x Γ y + Γ x Γ y + Γ x Γ ∩ ∩ ∩ / 2 是 關 于 對 稱 共 有 鄰 居 對 相 似 度 的 貢 獻 ， 取1 / 2 是 因 為 它 們 對價 的 貢獻 。 理 論上 ， 我 們可 以 通 過 結合 多 種 不同 的 相 似 度指 數(shù) 來 合理 地 。 然 而 ，， 問題 是 如 何 估計 各 種 相似 度 對 總 的相 似 的 貢獻 。 在 息 領 域 中 常 用 的 K 近 鄰 分 類 算 法 的 思 想 來 解 決 這 一 問 題 。 首似 度 指 數(shù) 分別 計 算 出 各種 相 似 度指 數(shù) 的 分 數(shù)， 并 進 行歸 一 化 數(shù) 構 建 一 個正 交 的 張 量空 間 。 空間 中 一 個 點所 對 應 的坐 標 分 個 相 似 度 指數(shù) 的 分 數(shù) 。我 們 用 該點 到 坐 標 原點 的 距 離表 示 這 數(shù) ， 也 就 是說 ， 距 離 坐標 原 點 越遠 ， 則 這 兩個 節(jié) 點 越相 似 ， 越 大 。 作 為例 子 ， 同 時也 考 慮 到一 般 化 的 共有 鄰 居 指數(shù) 與 優(yōu) 這 種 互 補 性性 ， 我 們 將在 后 面 對于 這 兩 個 相似 度 指 數(shù)的 預 測 我們 將 通 過 結合 這 兩 個 相似 度 指 數(shù)構 建 了 一 個混 合 型 相似 度 指
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：O157.5;N941.4

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本文編號：2707248