社交网络链接预测技术研究

发布时间：2024-05-06 20:37

　　随着网络技术的飞速发展以及人们生活节奏的加快,在线社交以其方便快捷的优势越来越受到广大网民的追捧,链接预测技术已经成为社交网络平台自我优化的重要一环。社交网络用户量与结构的日益庞大,为链接预测技术带来了前所未有的挑战。针对目前常用的链接预测方法精确度低、预测速度慢且无法发现社交网络中潜在的隐藏链接等问题,本文将重叠社区发现技术引入到链接预测中,提出了基于qLFMflp重叠社区发现算法的LPBOCD链接预测模型。本文的创新及工作主要为以下三个方面:(1)针对目前常用的链接预测方法的预测精确度低、运行时间长且忽视了隐藏链接的发现与利用等问题,本文提出了一种基于qLFMflp重叠社区发现算法的LPBOCD链接预测模型。该模型将重叠社区发现技术与链接预测技术相结合,可以有效地减少链接预测范围并发现重叠社区间链接信息,以此提升运行速度和精确度。(2)为LFM重叠社区发现算法进行了改进并提出了能够快速分区并适用于链接预测技术的qLFMflp重叠社区发现算法。首先本文通过为节点添加“访问”标志解决了LFM算法在社区扩张过程中出现的同一节点反复被加入与剔除问题。其次针对LFM算法结果只给出社区聚类集合...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

国内社会计算研究的关键词共现网络聚类结果如图2所示,表6展示了聚类结果的top10。从聚类结果可知,国内社会计算研究主要包含以下主题类别:社会计算研究方法、人工社会与复杂系统、先进计算技术、社会计算学术主体、社会计算企业及产品、在线社交网络、虚拟社区知识传播、情感计算、社会经济、....

究带来的空前的挑战。目前研究社交网络的难度不再是对数据的收集上，而是转移到了如何在一定时间内对庞大数据和网络结构的计算上。图1.1推荐应用图对社交网络的数据挖掘的研究成果可以反过来促进社交网站的发展，通过提升用户体验度来提高用户忠诚度。社交网络中的链接预测作为社交网络数据挖掘的....

第二章链接预测与社区发现相关技术研究11图2.1社区结构示意图社交网络的社区性具有很大的现实意义。每个社区都代表一个相似群体，比如在微信社交平台中，有很多社区的存在，这些社区往往代表一些相似度较高的人群，例如：同学群，都是年龄、住址等相似的群体；同事群，都是职业相似的群体；好....

西安电子科技大学硕士学位12图2.2社交网络图形表示社交网络图G可以用邻接矩阵A(G)的形式表示，如果用户与用户在同一社交网络中，则表示用户与用户产生链接的可能性，的值越大，则用户与用户产生链接的可能性越大（最大值为1）。对于A(G)对....

本文编号：3966313