人類對復雜網(wǎng)絡的研究歷史悠久,并且隨著信息技術的高速發(fā)展,各種復雜網(wǎng)絡大量涌現(xiàn)。然而,這些網(wǎng)絡并非都是完整的,作為復雜網(wǎng)絡分析中的一個重要方向,鏈接預測旨在利用所觀測到的網(wǎng)絡信息,挖掘缺失的、潛在的或虛假的鏈接。除此以外,鏈接預測還提供了一種理解網(wǎng)絡演化的新思路,并且已在諸多領域得到了廣泛的應用。到目前為止,人們已提出大量基于結(jié)構(gòu)相似性的方法來解決鏈接預測問題,然而此類方法往往僅基于一種或兩種網(wǎng)絡拓撲特征,并假設它們適用于所有的網(wǎng)絡。因此,此類鏈接預測方法具有性能不穩(wěn)定的問題。針對這一問題,本文設計了一種基于灰色關聯(lián)分析的鏈接預測方法LP_GRA,本方法混合了多個基于不同拓撲特征的相似性指標,因此具有良好的穩(wěn)定性和預測精度;其次,我們進一步對多層網(wǎng)絡進行了研究,在LP_GRA的基礎上結(jié)合多層網(wǎng)絡的層間相關性,設計了適用于多層網(wǎng)絡的鏈接預測方法MLGRA。（1）LP_GRA:該方法利用GRA（Grey Relational Analysis）混合了多個經(jīng)典的、基于不同拓撲特征的相似性指標。并且,為了根據(jù)所觀察到的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)自適應地... 

【文章來源】：蘭州大學甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要工作
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 鏈接預測相關理論及方法
    2.1 相關概念及表示
    2.2 鏈接預測算法介紹
        2.2.1 基于節(jié)點相似性的方法
        2.2.2 利用機器學習的方法
        2.2.3 基于概率模型的方法
        2.2.4 基于信息論的方法
    2.3 多層網(wǎng)絡的介紹及相關概念
    2.4 多層網(wǎng)絡鏈接預測方法
        2.4.1 NSILR
        2.4.2 LAA
        2.4.3 LPIS
    2.5 鏈接預測常用的性能評價指標
        2.5.1 AUC
        2.5.2 Precision
第三章 基于灰色關聯(lián)分析的單層網(wǎng)絡鏈接預測方法
    3.1 引言
    3.2 GRA方法
    3.3 LPGRA方法
        3.3.1 LPGRA的詳細介紹
        3.3.2 權(quán)重分配方法
        3.3.3 實例研究
    3.4 實驗評估
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        3.4.2 Friedman test
        3.4.3 參數(shù)K的取值對AUC的影響
        3.4.4 LPGRA和對比方法的AUC比較
        3.4.5 LPGRA和對比方法的Precision比較
    3.5 小結(jié)
第四章 基于灰色關聯(lián)分析的多層網(wǎng)絡鏈接預測方法
    4.1 引言
    4.2 MLGRA方法
        4.2.1 層間相關性的度量
        4.2.2 MLGRA的定義
    4.3 實驗評估
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)集
        4.3.2 多層網(wǎng)絡的層間相關性分析
        4.3.3 MLGRA中參數(shù)φ對預測結(jié)果的影響
        4.3.4 在多層網(wǎng)絡上層間信息的加入對預測性能的影響
        4.3.5 MLGRA與其它多層網(wǎng)絡方法的性能比較
    4.4 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 下一步研究工作
參考文獻
在學期間的研究成果
致謝



本文編號：2975358