基于轻量级梯度提升机的机会网络链路预测方法研究

发布时间：2020-05-14 13:00

【摘要】：机会网络是一种节点对不断连接又经常断开的间歇式连通网络,通过节点频繁移动带来的连接机会实现通信的分布式系统,具有网络拓扑非连通、规模大、动态性高,节点移动具有一定的社会性、非周期性,机会通信存在间歇性、时序性等特点,近年来学术界对其十分关注。链路预测是通过研究节点属性和节点之间网络拓扑结构动态变化,估计节点间未来存在链接的可能性,是机会网络研究的热点和难点之一。论文分析了机会网络拓扑结构随时间不断发生改变的特点,介绍了国内外现有的链路预测方法以及轻量级梯度提升机在解决时间序列问题中的广泛应用。针对机会网络中节点不断移动的特点,引入历史信息分别改进基于邻居的资源分配指标和基于距离的局部路径指标,并将两者融合得到机会网络相似性指标O_LS;对时间序列进行分析,划分时间片后构造滑动时间窗口,计算相应的机会网络相似性指标O_LS,得到预测模型的输入;选择决策树作为基学习器,投票法作为集成策略,以网格搜索和交叉验证的方法优化训练模型确定模型的迭代次数和树叶子节点的数目,得到轻量级梯度提升机模型,预测机会网络的链路。本文使用ITC和INFOCOM两个真实世界数据集,基于Sklearn机器学习库进行实验,采用精确度和AUC作为评价指标,验证相似性指标O_LS的有效性和稳定性,评价机会网络预测模型的性能。两个数据集上的实验结果表明,相比于CN、PA、RA相似性指标预测方法,本文构造的相似性指标O_LS具有更好的精确度和稳定性,以及构建的轻量级梯度提升机预测模型表现出良好的预测性能。
【图文】：

图 1-1 机会网络示意图机会网络的研究始于行星际网络，由延迟、中断容忍网络（DTN）演化而来[7]。大家普遍认为，DTN 是更大类网络的特例，称为机会网络。机会网络是低节点密度和节点移动的不可预测性以及无线链路的苛刻性质的网络，可能使网络中的节点长时间断开连接以及网络各部分处于一个隔离的状态。在过去很多年中，许多研究者越来越关注对机会网络的研究。其中，消息路由、移动性表征以及移动性模型对网络性能的影响是最常见的主题。传统网络中的节点一般被统一部署，机会网络与之不同，网络规模和节点的位置随时间频繁发生变化，旧节点可能会脱离网络和新节点会加入网络，不能事先判断某节点对之间是否存在完整路径。简单来说，其特性可以归结如下：网络拓扑非连通、规模大、动态性高，，节点移动具有一定的社会性、非周期性，机会通信存在间歇性、时序性等。因此，研究网络连通性[8-9]可以为优化机会转发机制的设计，为提高网络运行质量提供依据。传统的自组织网络应用侧重于关注恶劣环境下进行的通信，例如偏远山区通

成学习成学习是通过将多个基学习器按照一定组合策略整合到一起，学习可以将多个弱学习器通过集成得到一个强学习器，这个强的每一个弱学习器都有更好的性能。对弱学习器的要求，仅仅需猜测好一点点。大多数情况下，要求集成学习中的基学习器为相。基学习器通过改变样本数据随机抽样、输入特征选择、输出结数调节等方式获得多个不同的学习器，按照某种集成策略进行集能更优的强学习器。集成学习原理于训练集数据，通过训练若干个个体学习器，采用一定的结合策成一个强学习器，以达到取长补短的目的，如图 2-1 所示。主要方法：Bagging、Boosting 和 Stacking，它们都是通过某种策略把组合起来，形成一个具有更高预测准确率的强学习算法。
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5

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本文编号：2663390