旅客同行网络链接预测方法研究

发布时间：2017-09-24 13:34

  本文关键词：旅客同行网络链接预测方法研究

  更多相关文章： 复杂网络 共同出行 行为分析 分类

【摘要】：随着现代客运行业的发展与人们生活水平的不断提升,人们出行的次数越来越多。并且人们出行的时候有时会与他人结伴同行或是一起组团出行,比如与人一起出差、与好朋友一起旅游等,由旅客个体之间的这种同行关系建立起了一张旅客的同行关系网络。对这个网络中新出现的链接进行预测,不仅可以为客运行业的个性化服务奠定坚实的数据基础,进而提高客运服务质量,还可以用于支持客运行业市场的决策。预测旅客之间新产生的同行关系本质上是一个复杂网络中的链接预测问题,而复杂网络的链接预测一直是广大学者关注的热点问题,它在各个领域都有着广泛的应用。本文针对旅客出行的基础数据以及旅客同行网络,构建了一个基于监督学习的同行关系预测模型。该模型构造了三种类型的预测特征,分别是个体信息与历史行为特征、网络微观特征和网络中观特征。其中,旅客个体信息与历史行为特征由旅客的个体信息以及旅客的历史出行信息抽取得到;网络微观特征包含网络共同邻居特征和网络邻居子网特征,我们将已有的预测指标归类为网络微观共同邻居特征,并在此基础上构造出了网络微观邻居子网特征；网络中观特征由节点的层次社区信息提取,我们首先使用层次社区划分算法对网络进行层次社区划分,然后根据共同邻居的社区信息来构造出一系列层次社区属性。这种定义使得网络方面的特征更加丰富。最后我们运用这三种类型的特征,使用分类方法来进行链接预测。本文在一个真实的旅客出行记录数据集上进行了实验,并分别比较了在随机样本集和限制旅客对在网络中的距离为两跳的样本集下的实验效果,结果表明我们设计的旅客个体信息与历史行为特征、扩展的网络邻居子网特征以及网络中观层次社区特征在旅客同行网络上链接预测中表现良好。并且,将三种类型的特征用在随机样本上预测时,可以使得准确性能达到92%以上,充分体现出了我们所构造的特征与建立的预测模型的有效性。
【关键词】：复杂网络 共同出行 行为分析 分类
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的与意义11
• 1.3 研究现状11-13
• 1.4 主要研究内容13-14
• 1.5 论文组织结构14-16
• 2 相关理论基础16-32
• 2.1 社会网络概述16-22
• 2.1.1 基本性质17-19
• 2.1.2 网络指标19-22
• 2.2 层次社区划分算法22-24
• 2.2.1 BGLL算法22-23
• 2.2.2 Infomap算法23-24
• 2.3 监督学习方法24-31
• 2.3.1 传统分类方法24-29
• 2.3.2 组合分类器29-30
• 2.3.3 评价方法30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 3 旅客同行网络链接预测32-47
• 3.1 相关术语与问题定义32-34
• 3.2 研究框架34-37
• 3.3 构建旅客同行网络37
• 3.4 特征属性构造37-46
• 3.4.1 个体信息与行为相似性38-40
• 3.4.2 网络微观拓扑相似性40-44
• 3.4.3 网络中观社区相似性44-46
• 3.5 同行预测模型46
• 3.6 本章小结46-47
• 4 实验与分析47-59
• 4.1 实验数据47-51
• 4.1.1 实验数据处理47-50
• 4.1.2 抽取实验样本50-51
• 4.2 实验结果与分析51-58
• 4.2.1 随机样本实验结果与分析51-55
• 4.2.2 两跳样本实验结果与分析55-58
• 4.3 本章小结58-59
• 5 结论59-61
• 5.1 本文工作总结59
• 5.2 不足与展望59-61
• 参考文献61-65
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果65-67
• 学位论文数据集67

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本文编号：911729