动态网络中的链接预测方法研究

发布时间：2017-12-12 12:28

  本文关键词：动态网络中的链接预测方法研究

  更多相关文章： 链接预测 动态网络 半监督学习 集成学习 机器学习 社会网络分析

【摘要】：链接预测是社会网络分析的核心问题,根据网络的已知结构,对网络的未知部分或者对未来时刻的网络进行预测。链接预测,可以挖掘网络中潜在的信息,也可以预测未来,广泛应用于好友推荐系统、合著者关系网络等领域。现实网络具有大规模、稀疏性、动态性的特点。大规模数据给算法带来的时间空间复杂度是链接预测的一个挑战;网络数据的节点多,链接少,如何利用未产生链接的节点对信息成为链接预测的另一个挑战;网络是动态发展的,节点和边都在不断更新,如何采用网络中节点的时间特征设计动态链接预测方法也是值得研究的问题。本课题的研究内容主要包括以下三个方面:1、总结并分析了链接预测的研究现状。总结近年来链接预测的研究内容,提出目前该任务存在的主要问题及面临的挑战。重点介绍了动态网络的链接预测问题,为动态复杂网络中的链接预测方法的研究明确了方向。2、提出了一种采用时间特征的半监督链接预测方法,称为T-SSLP。针对网络稀疏性的特点,该方法使用了半监督学习技术,利用网络中大量未连接的节点对辅助已连接的节点对进行训练;针对网络动态性的特点,该方法在节点对的描述中添加了若干时间特征。我们在现实数据集DBLP和Enron中进行了仿真实验,并与未采用时间特征或未使用半监督技术的链接预测方法进行了对比。3、提出了一种基于集成学习的动态链接预测模型,称为EnDLiP。该方法针对网络动态性的问题,将网络中节点对结构特征的动态变化和链接预测结果之间的关系进行建模,根据学得的模型预测网络下一时刻可能出现的链接。该方法选取若干描述节点对样本的结构特征,记录样本的每个结构特征在网络演化序列中的变化值,从中训练得到一个学习器;最后采用集成的方法,将每个特征对应的学习器的预测结果加权得到最后的模型。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1282509