基于社区结构的链接预测方法研究

发布时间：2023-03-24 23:10

　　链接预测作为社会网络分析的研究热点之一,目的是预测网络中缺失的链接或将来可能产生的链接。链接预测在生物网络分析、社交网络推荐、交通网络规划等方面有广泛的应用及理论价值。目前,大多数链接预测指标是根据网络的拓扑结构定义的,该类指标的构造较为简单,一方面没有考虑网络的社区结构特征,另一方面没有将多个网络结构特征进行结合。基于此,本文从以下三个方面研究网络的链接预测问题。第一,针对链接预测信息理论模型中邻居集信息指标没有考虑真实网络的节点度和社区信息,本文将节点度函数引入邻居集信息指标提升链接预测,进一步将网络社区结构信息引入到两节点连接的先验概率中,基于属于同一社区的两个节点连接的概率大于属于不同社区的假设,得到基于节点度和社区结构的邻居集信息指标。在真实网络上的实验结果表明,基于节点度和社区结构的邻居集信息指标预测精确性更高。第二,朴素贝叶斯模型考虑了网络的共同邻居特征,但是邻居集间的连边也是网络的一个重要特征,因此可以用来提升链接预测的表现。本文利用朴素贝叶斯模型将共同邻居和邻居集间的连边这两个特征相结合,得到邻居集朴素贝叶斯链接预测模型。此外,本文引入邻居节点的社区信息,提出基于节点...

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 复杂网络
    1.2 网络链接预测
        1.2.1 基于机器学习的链接预测
        1.2.2 基于相似性的链接预测
    1.3 本文主要工作和内容
第二章 基于社区结构的信息理论链接预测模型
    2.1 链接预测
        2.1.1 问题描述
        2.1.2 精确性评价指标
        2.1.3 基于相似性的链接预测指标
    2.2 链接预测的信息理论模型
    2.3 基于节点度和社区结构的邻居集信息指标
        2.3.1 基于节点度的邻居集信息指标
        2.3.2 基于社区结构特征的邻居集信息指标
    2.4 实验
        2.4.1 实验准备
        2.4.2 结果说明
    2.5 本章小结
第三章 改进的基于社区结构的朴素贝叶斯链接预测模型
    3.1 朴素贝叶斯链接预测模型
    3.2 改进的基于社区结构的朴素贝叶斯链接预测模型
    3.3 实验
    3.4 本章小结
第四章 基于网络拓扑结构特征的链接预测指标选择
    4.1 基于网络拓扑结构特征的变量选择
    4.2 链接预测指标分类
    4.3 实验
    4.4 本章小结
第五章 结论和展望
    5.1 本文主要工作
    5.2 进一步研究的问题
参考文献
攻读硕士学位期间取得的科研成果
致谢



本文编号：3770036