复杂网络中基于相似性的链接预测算法研究

发布时间：2023-08-04 18:48

　　随着计算机技术的发展和复杂网络的不断演化,复杂网络中蕴藏的信息吸引了越来越多学者的眼球。通常一个复杂网络由对象以及对象间的关系组成,这些关系是链接的集合。链接蕴藏着网络中大量的信息,所以对网络中链接的挖掘显得十分必要。链接挖掘有很多分支,链接预测作为链接挖掘中重要的研究内容,主要用来提取网络中隐含的信息,同时针对数据源的不完整性进行数据信息的补充。链接预测的主要任务是根据网络的结构信息和节点属性挖掘未来即将出现的链接或在网络数据库中因某种失误丢失的链接。随着复杂网络中海量数据的出现,使得对链接预测算法有更高的要求。目前,链接预测算法被大量的提出,然而算法的预测能力还有待提高。基于相似性度量的链接预测指标因其低计算复杂度和高预测能力成为当前主流的研究方向。本文在前人研究的基础上对有关相似性度量的链接预测指标进行了研究。在本文的研究中,我们通过利用网络的局部拓扑信息估算节点之间的相似度。从复杂网络的结构特性出发,本文提出了两种方法来度量节点之间的相似性-FreSim算法和MSP算法。FreSim算法是一种基于频繁项集强关联规则挖掘的链接预测算法,该算法的思想来源于关联规则挖掘Apriori...

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的研究内容
    1.4 论文的组织结构
第二章 复杂网络和链接预测相关知识概述
    2.1 复杂网络及相关概念
    2.2 链接预测
    2.3 常用链接预测方法概述
        2.3.1 局部相似性指标
        2.3.2 全局相似性指标
        2.3.3 半局部相似性指标
    2.4 链接预测评价标准
    2.5 小结
第三章 基于频繁项集的链接预测算法FreSim
    3.1 Apriori算法-相关概念介绍
    3.2 FreSim算法
        3.2.1 FreSim算法的提出
        3.2.2 FreSim算法的思想
        3.2.3 算法分析
    3.3 实验及结果分析
        3.3.1 实验环境
        3.3.2 数据集
        3.3.3 参数设置
        3.3.4 实验结果分析
    3.4 小结
第四章 基于路径和端点贡献的链接预测算法MSP
    4.1 SP算法
    4.2 MSP算法
        4.2.1 MSP算法的提出
        4.2.2 MSP算法思想
        4.2.3 MSP算法描述
    4.3 实验及结果分析
        4.3.1 实验环境及数据集介绍
        4.3.2 参数设置
        4.3.3 实验结果分析
    4.4 小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3838811