链路预测算法在错边识别应用中性能对比分析
发布时间：2022-02-25 05:00
自然界中存在大量的复杂系统,这些系统都可通过网络加以描述。在自然生物科学、社会科学与工程技术等领域中的真实系统,都可以抽象化为结构清晰的网络模型进行表达。典型的网络由两类元素构成,分别是节点与节点间的连边,其中节点表示系统中的个体,节点间的连边表示个体间的特定关系。复杂网络中的链路预测非常具有研究意义和实际应用价值,也是颇受关注的数据挖掘领域的延伸课题之一,在社会网络、技术网络和生物网络等领域都有链路预测应用的实例。近几年来,错边识别问题也渐渐引起人们的注意,与链路预测问题一样,两者在数据处理等方面都发挥着至关重要的作用。它们的核心思想类似,都是根据已知的连边和节点属性去评估节点间连边存在的可能性。在实际应用中,人们往往不加区分地将针对于链路预测所提出来的算法直接应用于错边识别中,这样的做法未考虑算法在两个不同问题中所呈现的性能差异。本文重点研究了 18种算法应用于链路预测和错边识别时存在的性能差异与鲁棒性差异。本文分别从定性与定量的角度,对比了算法在链路预测与错边识别问题中的性能差异;模拟真实数据,考虑了网络中存在噪声连边的情况,对比算法的鲁棒性差异。所取得的主要科研成果如下:（1）...
【文章来源】：北京邮电大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 复杂网络
1.1.2 链路预测
1.2 国内外的研究进展
1.3 本文的组织架构
第二章 背景知识
2.1 问题阐述
2.2 数据集划分方法
2.2.1 逐项遍历法
2.2.2 随机抽样法
2.2.3 随机游走抽样法
2.2.4 k-折叠交叉检验法
2.3 检验指标
2.3.1 精确度(Precision)指标
2.3.2 AUC指标
2.3.3 排序分(Ranking Score)指标
2.4 本章小结
第三章 链路预测与错边识别算法差异性分析
3.1 错边识别问题的提出
3.2 算法介绍
3.2.1 基于局部信息的相似性算法
3.2.2 基于路径的相似性指标
3.2.3 基于随机游走的相似性指标
3.3 实验论证
3.3.1 实证数据
3.3.2 评价指标
3.3.3 结果分析
3.4 本章小结
第四章 链路预测与错边识别鲁棒性差异分析
4.1 网络噪声
4.2 实验论证
4.2.1 错边识别中的鲁棒性分析
4.2.2 链路预测算法在错边识别中鲁棒性差异
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛. 电子科技大学学报. 2010(05)
[2]推荐系统、信息挖掘及基于互联网的信息物理研究[J]. 汪秉宏,周涛,刘建国. 复杂系统与复杂性科学. 2010(Z1)
[3]个性化推荐系统的研究进展[J]. 刘建国,周涛,汪秉宏. 自然科学进展. 2009(01)
[4]航空网络研究综述[J]. 刘宏鲲,周涛. 自然科学进展. 2008(06)
[5]复杂网络上动力系统同步的研究进展Ⅱ——如何提高网络的同步能力[J]. 赵明,周涛,陈关荣,汪秉宏. 物理学进展. 2008(01)
[6]Epidemic dynamics on complex networks[J]. ZHOU Tao , FU Zhongqian, and WANG Binghong (Department of Electronic Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China;Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China). Progress in Natural Science. 2006(05)
[7]从复杂网络的观点看大停电事故[J]. 柏文洁,汪秉宏,周涛. 复杂系统与复杂性科学. 2005(03)
[8]复杂网络上动力系统同步的研究进展[J]. 赵明,汪秉宏,蒋品群,周涛. 物理学进展. 2005(03)
[9]复杂网络上传播动力学研究综述[J]. 周涛,傅忠谦,牛永伟,王达,曾燕,汪秉宏,周佩玲. 自然科学进展. 2005(05)
博士论文
[1]信号的噪声抑制理论与技术研究[D]. 谢宗伯.华南理工大学 2010
本文编号：3643789
【文章来源】：北京邮电大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 复杂网络
1.1.2 链路预测
1.2 国内外的研究进展
1.3 本文的组织架构
第二章 背景知识
2.1 问题阐述
2.2 数据集划分方法
2.2.1 逐项遍历法
2.2.2 随机抽样法
2.2.3 随机游走抽样法
2.2.4 k-折叠交叉检验法
2.3 检验指标
2.3.1 精确度(Precision)指标
2.3.2 AUC指标
2.3.3 排序分(Ranking Score)指标
2.4 本章小结
第三章 链路预测与错边识别算法差异性分析
3.1 错边识别问题的提出
3.2 算法介绍
3.2.1 基于局部信息的相似性算法
3.2.2 基于路径的相似性指标
3.2.3 基于随机游走的相似性指标
3.3 实验论证
3.3.1 实证数据
3.3.2 评价指标
3.3.3 结果分析
3.4 本章小结
第四章 链路预测与错边识别鲁棒性差异分析
4.1 网络噪声
4.2 实验论证
4.2.1 错边识别中的鲁棒性分析
4.2.2 链路预测算法在错边识别中鲁棒性差异
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛. 电子科技大学学报. 2010(05)
[2]推荐系统、信息挖掘及基于互联网的信息物理研究[J]. 汪秉宏,周涛,刘建国. 复杂系统与复杂性科学. 2010(Z1)
[3]个性化推荐系统的研究进展[J]. 刘建国,周涛,汪秉宏. 自然科学进展. 2009(01)
[4]航空网络研究综述[J]. 刘宏鲲,周涛. 自然科学进展. 2008(06)
[5]复杂网络上动力系统同步的研究进展Ⅱ——如何提高网络的同步能力[J]. 赵明,周涛,陈关荣,汪秉宏. 物理学进展. 2008(01)
[6]Epidemic dynamics on complex networks[J]. ZHOU Tao , FU Zhongqian, and WANG Binghong (Department of Electronic Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China;Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China). Progress in Natural Science. 2006(05)
[7]从复杂网络的观点看大停电事故[J]. 柏文洁,汪秉宏,周涛. 复杂系统与复杂性科学. 2005(03)
[8]复杂网络上动力系统同步的研究进展[J]. 赵明,汪秉宏,蒋品群,周涛. 物理学进展. 2005(03)
[9]复杂网络上传播动力学研究综述[J]. 周涛,傅忠谦,牛永伟,王达,曾燕,汪秉宏,周佩玲. 自然科学进展. 2005(05)
博士论文
[1]信号的噪声抑制理论与技术研究[D]. 谢宗伯.华南理工大学 2010
本文编号：3643789
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/yysx/3643789.html
