异质网络中基于元路径的链路预测方法的研究

发布时间：2021-01-25 11:49

　　随着互联网的迅速普及,日益增长的网络信息充斥着我们的生活。传统的单一性网络结构已经不能够表达网络中丰富的信息,异质信息网络的研究开始越来越受到研究者们的关注。定性和定量地对异质信息网络进行研究已经成为复杂网络研究领域的一项有重大意义的课题,其中,链路预测是社交网络挖掘研究的主要问题之一。由于网络的复杂性、数据的多样性,根据异质网络结构和网络中已有的信息,针对网络中不同类型的数据进行链路预测的问题也变得更加复杂。面对异质信息网络中庞大的信息量,现有的链路预测技术对原始数据信息的提取与筛选并不成熟。除此以外,已有的异质信息网络中链路预测技术主要考虑网络的结构,没有充分考虑网络中节点之间的相互关系,或者考虑的过于简单,从而影响了链路预测的精确度。针对异质信息网络中链路预测方法存在的问题,本文主要包括以下研究内容:（1）保留原异质网络中的语义信息,提取异质网络中待预测的两种类型数据对象以及它们之间的链接关系。其中,两种类型的数据对象作为网络中的节点对象,两种类型对象之间的链接数量作为网络中两种类型对象之间的链接关系,重新构造新的异质信息网络。在简化网络的同时,不丢失原网络中的语义信息。（2）采... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

作者与期刊数据记录图5.1中每条记录在数据集中出现的次数表示作者与期刊之间的链接数量，本文采用作者与期刊互为特征，作者与期刊之间的链接数量作为特征值，网络中所有的节

图 5.2 对象的向量表示 中节点对象的向量表示，计算数据集中节点之间的相算两个节点之间的余弦相似性作为两者的相关度，不接数量与后者节点所有链接数量之和的比值，构造节

图 5.3 节点相关性矩阵图 5.3 为节点相关性矩阵，矩阵中横坐标和纵坐标分别代表作者和期刊的集合，横坐标与纵坐标代表的对象的排列顺序完全相同。实验中规定作者和期刊分别按照字母顺序排列，作者在前面，期刊在后面，部分横坐标和纵坐标的代表对象如

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于无偏Q值反馈的社区划分算法[J]. 杨柳,曹玖新,刘波,时莉莉.  东南大学学报(自然科学版). 2011(01)
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本文编号：2999169