復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)及其在推薦中的應(yīng)用
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【摘要】:隨著以互聯(lián)網(wǎng)為代表的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的迅速發(fā)展,人類(lèi)社會(huì)已經(jīng)邁入了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,而鏈接預(yù)測(cè)則是將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和信息科學(xué)聯(lián)系起來(lái)的重要橋梁之一,并且可以作為準(zhǔn)確分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有力輔助工具。在實(shí)際應(yīng)用中,對(duì)一些個(gè)體之間未來(lái)或潛在的關(guān)系作出預(yù)測(cè),有著非常重要的意義。如在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,鏈接預(yù)測(cè)可以對(duì)用戶(hù)進(jìn)行在線社交推薦、發(fā)現(xiàn)人際之間潛在的聯(lián)系。在生物系統(tǒng)領(lǐng)域的研究過(guò)程中,鏈接預(yù)測(cè)可以用于揭示蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和新陳代謝網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間存在的相互作用關(guān)系等等。鏈接預(yù)測(cè)的研究不但具有廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,也具有重要的理論研究意義。例如,它可以幫助人們從理論上認(rèn)識(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的演化機(jī)制,并提供一個(gè)簡(jiǎn)單統(tǒng)一且較為公平的比較平臺(tái),從而推動(dòng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型的理論研究。然而當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)研究主要集中在算法性能的提升上,而忽略了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的屬性特征或者網(wǎng)絡(luò)本身存在的時(shí)序特征等。并且,現(xiàn)實(shí)中網(wǎng)絡(luò)存在的高維性、稀疏性、冗余性等問(wèn)題對(duì)鏈接預(yù)測(cè)算法也造成了負(fù)面的影響。因此,本文在深入研究國(guó)內(nèi)外各種鏈接預(yù)測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上,討論分析了目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)鏈接預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀,分別針對(duì)普通網(wǎng)絡(luò)、帶有屬性的網(wǎng)絡(luò)和帶時(shí)序信息的高維稀疏性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究。取得的研究成果如下:(1)提出了一種基于蟻群優(yōu)化的鏈接預(yù)測(cè)算法在普通網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)帶有屬性的網(wǎng)絡(luò)中,我們從群體智能的角度,提出了一種基于蟻群優(yōu)化的鏈接預(yù)測(cè)方法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫畔⒃O(shè)置節(jié)點(diǎn)之間的信息素與啟發(fā)式信息,螞蟻根據(jù)其概率公式進(jìn)行路徑的選擇,使用邊的重要性作為適應(yīng)度值的指標(biāo)來(lái)衡量螞蟻所形成的每一條路徑,在螞蟻的正反饋機(jī)制下,越相似的節(jié)點(diǎn)對(duì)之間螞蟻游走就越頻繁,鏈接它們邊上的信息素就越大。因此,我們將迭代更新后節(jié)點(diǎn)間的信息素作為鏈接預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)之間的相似度評(píng)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于蟻群優(yōu)化的鏈接預(yù)測(cè)算法和傳統(tǒng)的鏈接預(yù)測(cè)算法相比,在模型上更加直觀,并且具有高效、魯棒性等優(yōu)點(diǎn)。(2)提出了一種對(duì)網(wǎng)絡(luò)中指定頂點(diǎn)進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè)的算法在網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)中,為了針對(duì)某一個(gè)指定的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè),我們將節(jié)點(diǎn)的鏈接查詢(xún)局限于以此節(jié)點(diǎn)為中心的某一個(gè)子圖中,使得在此子圖中所有節(jié)點(diǎn)與該節(jié)點(diǎn)之間的相似性皆大于一個(gè)閾值。而在子圖以外的節(jié)點(diǎn)與該節(jié)點(diǎn)之間的相似性皆小于這個(gè)閾值,可視為這些節(jié)點(diǎn)之間可能不存在鏈接。我們把每一個(gè)節(jié)點(diǎn)抽取的子圖稱(chēng)為其對(duì)應(yīng)的信息核,我們根據(jù)隨機(jī)游走的策略從理論上推導(dǎo)出閾值的計(jì)算公式,并且在實(shí)驗(yàn)中證明此方法不僅能夠降低預(yù)測(cè)算法的時(shí)間復(fù)雜度和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的空間復(fù)雜度,而且能夠有效地提高預(yù)測(cè)的性能。(3)提出了一種基于非負(fù)矩陣分解的鏈接預(yù)測(cè)算法在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中,信息矩陣存在著高維、稀疏性、冗余等問(wèn)題,我們將非負(fù)矩陣分解應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)中,將原始矩陣分解成兩個(gè)非負(fù)的基矩陣和權(quán)重矩陣,通過(guò)高維向量空間向低維向量空間的投影,重構(gòu)不同類(lèi)型矩陣之間的相關(guān)性。我們還針對(duì)單分網(wǎng)絡(luò)和二分網(wǎng)絡(luò)分別提出了直接預(yù)測(cè)和基于K近鄰的資源分配策略,在對(duì)目標(biāo)用戶(hù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程中,資源只在其K個(gè)近鄰之間進(jìn)行傳遞,該算法在保持低時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí),不僅減少了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間,而且能夠有效地提高預(yù)測(cè)的性能。(4)提出了一種基于時(shí)序信息的個(gè)性化推薦算法在含有時(shí)序信息的網(wǎng)絡(luò)中,我們首先分析了考慮時(shí)序信息和不考慮時(shí)序信息對(duì)推薦算法性能造成的影響,并且通過(guò)滑動(dòng)窗口對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息核提取后發(fā)現(xiàn):只需少量的歷史信息,推薦算法就可以取得較高的性能,而且不同用戶(hù)對(duì)信息核的需求也不同。因此,我們提出了一種基于時(shí)序信息的個(gè)性化推薦算法,對(duì)不同用戶(hù)根據(jù)其流行度設(shè)計(jì)出用于信息核提取的滑動(dòng)窗口控制方法。對(duì)于不活躍的用戶(hù),擴(kuò)大其滑動(dòng)窗口的范圍;對(duì)于活躍的用戶(hù),縮小其滑動(dòng)窗口的范圍。在推薦的過(guò)程中,我們將滑動(dòng)窗口內(nèi)不同用戶(hù)的時(shí)序序列進(jìn)行比對(duì),得出用戶(hù)之間的相似性,最后根據(jù)用戶(hù)之間的相似性得出用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們提出的算法不僅能夠大幅地過(guò)濾掉目標(biāo)用戶(hù)的冗余信息,而且能夠?qū)袝r(shí)序信息的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的個(gè)性化推薦。
【學(xué)位授予單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:O157.5
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,本文編號(hào):1296748
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