基于泛化h指数的链路预测研究

发布时间：2021-02-22 00:13

　　世界上的各种复杂系统千差万别,为了对这些复杂的系统有一个更加清晰全面的认识,我们将研究对象抽象成节点,将研究对象之间错综复杂的关联关系抽象成节点之间的连边,重新组合在一起,就形成了形形色色各种类型的网络。通过对抽象网络的研究,我们就可以发现隐藏的存在于研究对象之间的内在作用规律,这将对人们的实际生活产生巨大的效益。链路预测领域就是其中一种对抽象网络长期研究形成的成果。链路预测领域综合了相似性分析,网络动力学,贝叶斯模型,机器学习等多个学科的方法和技术,主要致力于解决如何预测网络中尚未产生连接的两个节点之间产生连接的可能性,在社交网络分析,生物网络分析,网络重构,个性化推荐等多种问题上都有应用。链路预测问题有着巨大广泛的实际应用价值和理论研究意义,因而,提高链路预测的准确性对实际应用和理论研究都将会产生巨大的推动作用。链路预测方面的研究已经硕果颇丰,已经有了许多预测效果很好的链路预测模型以及相应的模型性能评估指标。但是,一方面,随着网络科学理论的不断发展,不断地有新的更加有效的衡量指标被提出来,现有的链路预测算法模型中使用的一些指标已经不能够很好地抓住网络的本质特征。不断地提高链路预测算... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无向网络图及其邻接表的表示

电子科技大学硕士学位论文8为了方便将图形化的网络图输入到计算机中进行计算，因此要对网络图进行表示。常见的网络图的表示方法有两种，它们分别为邻接表和邻接矩阵。所谓邻接表，就是将网络中的每个节点的邻接节点串成一个单链表，其中，每个节点依次作为单链表的头节点，与当前节点相连接的邻接节点依次放在头结点的指针域，最后，将所有的头结点存入到数组中，这样就将网络中的每个节点和其他节点之间的邻接关系转化为了表的形式可以保存到计算机中。如图2-3的（a）图所示的网络图，其对应的邻接表的表示如图2-3的（b）图所示。（a）（b）图2-3无向网络图及其邻接表的表示。（a）无向网络图（b）邻接表另一种网络图的表示方法就是邻接矩阵表示法。邻接矩阵表示法是基于每个节点与其他节点是否有连接关系，有连接关系记为1，没有连接关系记为0，将节点之间的连接关系存放到一个矩阵中。如图2-4的（a）图所示的网络图，其对应的邻接矩阵表示如图2-4的（b）图所示。当然，如果还想在邻接矩阵中表示出网络中边的重要性程度，这就是有权重的网络图邻接矩阵表示法。邻接矩阵以其简单高效的优点，且大多数计算软件包是基于矩阵为基本计算单元。因此，本论文中对网络图的表示采用的是邻接矩阵表示法。（a）（b）图2-4无向网络图及其邻接矩阵的表示。（a）无向网络图；（b）邻接矩阵

第三章基于泛化h指数的链路预测模型21图3-1简单网络图如图3-1所示的简单网络图，首先去掉网络图中所有度为1的节点及其所关联的边，于是节点及其所关联的边都将从网络中删除，剩下的节点都是度大于1的节点，删掉的节点及其所关联的边就共同组成了1-shell网络，同时，1-shell网络中的节点的核数都是1。然后继续在此基础上删去度为2的节点，于是节点及其所关联的边都将从网络中删除，剩下的节点都是度大于2的节点，删掉的节点及其所关联的边就共同组成了2-shell网络，同时，2-shell网络中的节点的核数都是2。接下来进一步删去度为3的节点，于是节点及其所关联的边都将从网络中删除，删掉的节点及其所关联的边就共同组成了3-shell网络，同时，3-shell网络中的节点的核数都是3。此时，网络中所有的节点都已经删去，迭代过程就此结束。最终，图3-1所示的简单网络图中各个节点的核数如图3-2所示图3-2网络图中各个节点的核

【参考文献】：
期刊论文
[1]极大似然参数估计法文献综述[J]. 胡媛媛,徐东胜.  管理观察. 2017(06)
[2]AUC的不一致性分析[J]. 王书芹,华钢,徐永刚,王永星.  江苏师范大学学报(自然科学版). 2013(03)
[3]结合二部图投影与排序的协同过滤[J]. 刘淇,陈恩红.  小型微型计算机系统. 2010(05)
[4]航空网络研究综述[J]. 刘宏鲲,周涛.  自然科学进展. 2008(06)



本文编号：3045132