社会网络中基于相似性的链接预测

发布时间：2017-09-14 18:12

  本文关键词：社会网络中基于相似性的链接预测

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【摘要】：社会网络涵盖人类现实生活的各个领域。近年来为研究网络关系相互作用规律,社会网络的链接预测这一问题得到了学术界的广泛关注,链接预测有助于理解社会网络结构的动态演变机制,对推动社会网络研究的发展具有很大的价值。加权网络和符号网络都是较为复杂的社会网络,然而目前有关这两类网络的链接预测研究成果较少,而且已有的基于相似性的方法存在局限性,预测能力比较低。本文结合以上问题,根据网络的结构特征,对链接预测问题进行进一步的研究。首先,在加权网络中,为了表示权重在网络中的重要性,把权重这一特征以节点强度的形式融入相似性度量中。为了充分利用网络拓扑结构的同时兼顾预测算法的执行效率,将全局相似性度量方法和局部相似性度量方法两者的优势互补,提出多路径传递的相似性计算方法。其次,对于符号网络,将平衡理论和相似性的方法结合起来运用于链接预测中,为了摆脱传统社会平衡理论的局限性,在其基础上提出结构平衡环的概念,进而提出多环路传递相似性的预测算法。利用该算法探索已存在边的边值预测和不存在边的链接预测两类问题。最后,分别对加权网络和符号网络中所提出的算法进行实验,通过实验验证本文提出的两类网络中相似性算法的正确性及有效性。
【关键词】：社会网络 链接预测 相似性 多路径传递 加权网络 符号网络
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文研究的内容13-14
• 1.4 本文的组织结构14-15
• 第2章 相关知识和概念15-24
• 2.1 社会网络概述15-16
• 2.2 社会网络的特征16-18
• 2.2.1 小世界现象16
• 2.2.2 无标度效应16-17
• 2.2.3 聚类特性17
• 2.2.4 社会平衡性17-18
• 2.3 社会网络的数据表示18-19
• 2.3.1 图表示形式18
• 2.3.2 矩阵表示形式18-19
• 2.4 社会网络分析19-20
• 2.4.1 社会网络分析的概念19-20
• 2.4.2 社会网络分析的任务20
• 2.5 社会网络的链接预测20-23
• 2.5.1 链接预测的概念20-21
• 2.5.2 基于相似性的链接预测算法21-22
• 2.5.3 基于相似性的链接预测算法问题分析22-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第3章 加权网络中基于多路径传递相似性的链接预测24-32
• 3.1 问题提出24-25
• 3.2 核心思想25-26
• 3.3 相关定义26-27
• 3.4 基于多路径传递相似性的链接预测算法27-30
• 3.5 算法的可行性和有效性分析30-31
• 3.6 本章小结31-32
• 第4章 符号网络中的链接预测32-39
• 4.1 相关定义32-34
• 4.2 基于多环路传递相似性的链接预测算法34-37
• 4.3 算法的可行性和有效性分析37
• 4.4 本章小结37-39
• 第5章 实验结果与分析39-49
• 5.1 加权网络中链接预测算法的实验与分析39-45
• 5.1.1 实验数据集39-40
• 5.1.2 实验环境40
• 5.1.3 评价指标40-41
• 5.1.4 实验验证及结果分析41-45
• 5.2 符号网络中链接预测算法的实验与分析45-47
• 5.2.1 实验数据集45
• 5.2.2 实验环境45-46
• 5.2.3 评价指标46
• 5.2.4 实验验证及结果分析46-47
• 5.3 本章小结47-49
• 结论49-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果55-56
• 致谢56

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本文编号：851531