隨著以因特網(wǎng)為代表的各種信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,人類大步邁入了網(wǎng)絡(luò)時代。今天,人們生活在一個充滿著各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的世界中,以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為研究對象的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)也得到了快速的發(fā)展。作為網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的熱門研究方向之一,鏈接預(yù)測能夠通過網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)和節(jié)點屬性等信息預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中尚未產(chǎn)生連邊的兩個節(jié)點之間產(chǎn)生鏈接的可能性。這里既包含對丟失鏈接的預(yù)測,也包含對未來可能產(chǎn)生的鏈接的預(yù)測。鏈接預(yù)測的研究不僅具有廣泛的實際應(yīng)用價值,而且具有重要的理論研究意義。目前,研究人員已經(jīng)從不同的角度提出了大量的鏈接預(yù)測方法。其中,基于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的相似性方法受到了較高的關(guān)注。局部樸素貝葉斯（Local Na?ve Bayes,LNB）模型是基于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)相似性方法中較為高效的一種,具有較高的預(yù)測精度和相對較低的計算復(fù)雜度。本文提出了改進的LNB模型。LNB模型認為不同的公共鄰居具有不一樣的作用,通過引入功能函數(shù)對不同公共鄰居的貢獻度進行區(qū)分,從而能很好地提高預(yù)測的精度。然而LNB模型忽略了其它結(jié)構(gòu)信息的影響。受到CAR方法的啟發(fā),本文在原LNB模型的基礎(chǔ)上考慮局部社團結(jié)構(gòu)信息的影響,對LNB模型進行了修改。在改進的LNB模型中... 

【文章來源】：蘭州大學(xué)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)】：52 頁

【學(xué)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 論文的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 網(wǎng)絡(luò)的定義和表示
    2.2 網(wǎng)絡(luò)的基本拓撲性質(zhì)
        2.2.1 度與平均度
        2.2.2 度分布與度異質(zhì)性
        2.2.3 路徑與網(wǎng)絡(luò)效率
        2.2.4 聚集系數(shù)
    2.3 鏈接預(yù)測基本問題
        2.3.1 問題描述
        2.3.2 評價標準
    2.4 基于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)相似性的鏈接預(yù)測方法
        2.4.1 Common Neighbors(CN)方法
        2.4.2 Weight Common Neighbors(WCN)方法
        2.4.3 Adamic-Adar(AA)方法
        2.4.4 Resource Allocation(RA)方法
        2.4.5 Local Path(LP)方法
        2.4.6 CAR方法
        2.4.7 Asymmetric Mutual Information(AMI)方法
        2.4.8 WMI-WCN方法
    2.5 Friedman檢驗
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于改進LNB模型的無權(quán)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測算法
    3.1 樸素貝葉斯分類器
    3.2 LNB模型簡介
    3.3 基于改進LNB模型的無權(quán)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測算法
        3.3.1 算法的提出
        3.3.2 算法描述
    3.4 實驗與分析
        3.4.1 實驗環(huán)境
        3.4.2 數(shù)據(jù)集
        3.4.3 結(jié)果與分析
        3.4.4 案例分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于改進LNB模型的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測算法
    4.1 基于改進LNB模型的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測算法
        4.1.1 算法提出
        4.1.2 算法描述
    4.2 實驗與分析
        4.2.1 實驗環(huán)境
        4.2.2 數(shù)據(jù)集
        4.2.3 結(jié)果與分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號：3544064