基于网络局部结构的链路预测研究

发布时间：2023-10-30 19:26

　　近年来,人们越发关注网络中的链路预测问题。从虚拟的世界中,通过链路预测的方式,预测真实生活中人们的关系以及行为,这是一个比较有意义的研究方向,研究学者从不同的角度设计不同的指标不断地进行探索,由于描述网络节点间的关系程度的特征非常多,特征选取的不同会影响相似性指标的预测效果,所以相似性的度量指标有很大的发展空间。本文分别在简单无向网络和符号网络这两种类型网络的基础上作了进一步的工作,研究成果如下:(1)在简单无向网络中,由于共同邻居处于待预测节点间的核心位置,所以它的影响力是显而易见的。本文主要从两方面来考虑。一方面,以共同邻居节点的视角展开分析网络的连通情况,由于网络连接越稠密,信息越流通,描述这种现象,本文分析的是两节点的共同邻居节点与两节点的邻居节点之间的连接情况,连边数越多,则信息传递的越多。另一方面,从一个节点到另一个节点的资源分配进行分析,本文假设这种分配是不均匀的,认为两节点的邻居个数越多,向共同邻居索取的资源也就越多。结合这两种思想,提出本文的新指标:BCNI指标。用AUC评价指标进行了实验验证,实际数据分析的结果显示,该方法有效的改进了基于节点局部信息相似性指标。(2...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 链路预测和符号推断在国内外的研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 复杂网络的链路预测发展回顾
    2.1 复杂网络基本概论
        2.1.1 复杂网络的概念及表示
        2.1.2 复杂网络的刻画
        2.1.3 复杂网络的基本网络模型
    2.2 符号网络基本概论
        2.2.1 符号网络的概念及表示
        2.2.2 符号网络的理论基础
    2.3 链路预测基本介绍
第三章 基于共同邻居影响力的链路预测方法研究
    3.1 基于共同邻居影响力的链路预测方法介绍
        3.1.1 方法创新
        3.1.2 实验介绍及分析
    3.2 本章小结
第四章 基于结构平衡理论及LP算法的符号网络预测
    4.1 常用算法介绍
    4.2 基于社会结构平衡理及LP算法符号网络预测
    4.3 实验分析
        4.3.1 实验数据介绍
        4.3.2 实验结果
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
个人简况



本文编号：3859041