基于相似性的链接预测算法研究

发布时间：2017-10-15 23:09

  本文关键词：基于相似性的链接预测算法研究

  更多相关文章： 复杂网络 链接预测 相似性度量 加权网络 共同邻居

【摘要】：复杂网络的链接预测是数据挖掘与复杂网络的一个交叉性的研究方向,在生物信息学、人类社交网络、交通网络等方面都有重要的应用。链接预测是根据网络中已知的节点属性和结构等信息预测两个节点之间存在链接的可能性,目前链接预测研究的热点方向是基于相似性的算法研究,这类研究的重要前提是网络中两个节点之间的相似程度越高,则两者越有可能产生链接。基于相似性的链接预测算法能较为充分地利用节点的属性信息及网络的拓扑结构信息,计算时间复杂度低,相对容易实现,适用于大规模网络,且可以获得较高的预测准确率。然而,目前的几种针对无权无向网络链接预测的经典算法运用的网络拓扑结构信息有限,大多是从被预测的两个节点的共同邻居出发,只考虑被预测的两个节点共同邻居的个数和单个共同邻居节点的特征,并未深入研究邻居节点之间的相互关系对预测结果的影响。针对这一问题,本文在已有的相似性指标的研究基础上,提出了一种新的链接预测算法—基于局域路径上的节点引力算法(Individual Attraction Based on Local Path Index, IALP),该算法不仅利用了共同邻居节点和间接邻居节点的度数信息,而且考虑了邻居节点集合中各节点关系的紧密程度。实验表明IALP算法能够提高链接预测的准确率。此外,近年来,越来越多对真实网络的实验研究表明,利用简单的无权无向网络来刻画真实网络的结构是远远不够的,许多重要的信息,如链接的强度、类型等,因仅考虑拓扑结构而被忽略,加权网络能更为全面深刻地刻画真实的网络体系。因此,本文还研究了加权网络的链接预测问题,提出一种处理加权社交网络的链接预测方法。根据从新浪微博上爬取到的用户信息及用户之间的相互联系信息,综合考虑网络拓扑和用户的兴趣分类等因素构建了一个新浪微博加权网络,并将已有的3种无权无向相似性指标CN、AA、RA扩展到加权网络中的链接预测指标WCN、WAA和WRA中,对该加权网络进行链接预测。实验表明扩展算法能够取得更好的预测效果。
【关键词】：复杂网络 链接预测 相似性度量 加权网络 共同邻居
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 中文摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 符号说明11-12
• 第1章 绪论12-17
• 1.1 课题研究的背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 主要研究内容15-16
• 1.4 论文组织结构16-17
• 第2章 链接预测研究综述17-29
• 2.1 复杂网络理论基础17-21
• 2.1.1 复杂网络建模17-19
• 2.1.2 复杂网络的统计特征19-21
• 2.2 基于相似性的链接预测算法21-26
• 2.2.1 基于局部信息的方法22-23
• 2.2.2 基于路径的方法23-24
• 2.2.3 基于随机游走的方法24-26
• 2.3 数据集划分26-27
• 2.4 性能评价指标27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 无权无向网络的链接预测29-38
• 3.1 改进的基于局域信息的链接预测算法29-31
• 3.2 实验与结果分析31-37
• 3.2.1 实验数据31-32
• 3.2.2 实验内容32-33
• 3.2.3 实验结果33-36
• 3.2.4 实验结果分析36-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第4章 加权网络的链接预测38-48
• 4.1 链接预测算法加权扩展38-40
• 4.2 实验内容40-43
• 4.2.1 实验数据40-42
• 4.2.2 采用链接预测算法计算相似度42
• 4.2.3 对预测结果进行评估42-43
• 4.3 实验结果及分析43-47
• 4.3.1 无权无向网络预测结果43-44
• 4.3.2 加权网络预测结果44-46
• 4.3.3 实验结果分析46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 总结与展望48-50
• 5.1 总结48-49
• 5.2 对未来的展望49-50
• 参考文献50-54
• 致谢54-55
• 硕士期间研究成果55-56
• 附件56

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本文编号：1039223