面向动态性分析的社会网络链路预测方法研究

发布时间：2021-09-23 09:09

　　网络中的链路预测作为数据挖掘领域的研究方向之一获得了研究者的广泛关注,它通过已知的网络节点、网络结构等信息,预测网络中由于信息丢失而未被探测的链路以及节点之间未来的链路,以达到挖掘网络中隐藏关系、分析网络结构演化等目的。现有的链路预测方法主要是利用当前网络的结构信息来对下一时刻的节点链路作预测,而由于社会网络具有较强的动态性,如内部个体不断相互作用,个体之间的关系和属性不断改变等,现有依靠网络结构静态信息的链路预测方法都无法体现社会网络的动态性。本文面向社会网络的动态性,分析总结了移动社会网络（Mobile Social Network）以及科学家合作网络（Scientific Collaboration Network）这两种典型社会网络的主要特征,综合考虑网络节点的历史连接信息、网络时间以及网络结构等因素,通过引入基于局部信息的相似性指标和子图演化理论,相应提出了移动社会网络中基于行为分析（Human Behavioral Rhythms Analysis,HBRA）的链路预测方法以及科学家合作网络中基于子图演化（Sub-graph Evolution,SE）的链路预测方法,寻求预... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 社会网络研究现状
        1.2.2 链路预测研究现状
    1.3 当前存在的问题和本文的主要工作
    1.4 论文组织结构
第二章 社会网络和相关链路预测方法
    2.1 社会网络的主要特征
        2.1.1 网络的表示方法
        2.1.2 网络节点的度和度分布
        2.1.3 网络的聚类系数
        2.1.4 网络的平均路径长度
    2.2 相关链路预测算法
        2.2.1 链路预测方法的分类
        2.2.2 链路预测的相似性指标
        2.2.3 相似性指标的评价方法
    2.3 本章小结
第三章 移动社会网络中基于行为分析的链路预测方法
    3.1 问题描述
    3.2 链路预测模型
        3.2.1 时间维度的引入
        3.2.2 链路预测模型
    3.3 基于行为分析的链路预测方法
        3.3.1 基本概念
        3.3.2 基于行为分析的相似性指标
        3.3.3 距离和时间相关的相似度计算
    3.4 算法设计与分析
        3.4.1 算法设计
        3.4.2 算法分析
    3.5 实验结果与分析
        3.5.1 实验数据
        3.5.2 评价指标
        3.5.3 结果分析
    3.6 本章小结
第四章 科学家合作网络中基于子图演化的链路预测方法
    4.1 问题描述
    4.2 子图的引入和元组转移概率矩阵的定义
        4.2.1 基本概念
        4.2.2 元组转移概率矩阵的定义
        4.2.3 连接可能性值的计算
    4.3 基于子图的链路预测方法
        4.3.1 链路预测模型
        4.3.2 不相关节点过滤
        4.3.3 基于子图演化的链路预测算法
    4.4 算法设计
    4.5 实验结果与分析
        4.5.1 实验数据
        4.5.2 评价指标
        4.5.3 结果分析
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 今后的工作
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]科学家影响关系网络与科学家的影响力[J]. 张福增,杨洪勇,李阿丽.  复杂系统与复杂性科学. 2007(02)



本文编号：3405438