基于网络节点贡献度的链路预测算法研究

发布时间：2021-03-13 10:33

　　随着网络信息技术的迅猛发展,生活中涌现出大量的复杂系统,网络科学研究得到了快速的发展。链路预测作为复杂网络研究的重要分支之一,是用来预测网络中没有连边的节点间未来产生链接的可能性。链路预测的研究不但可以帮助理解复杂网络的演化机制,而且在商品推荐、预测蛋白质间的相互作用、信息推送等不同的领域中具有广泛的实际应用价值。由于网络的拓扑结构特征容易获取并且可靠性更高,基于网络结构相似性的预测方法得到了许多的关注。现有的预测指标大多是根据拓扑结构信息来衡量节点间的相似度,但却忽略了每个节点重要性的差异,即不同的节点在网络中的影响力也不同,而它们对连边产生的贡献程度也不同。因此,本文考虑到每个节点贡献度的区别,从三个不同的角度提出了新的链路预测算法。首先,参考网络资源分配的过程,提出了节点贡献度的定义,并使用介数中心性和接近中心性两种节点重要性的评价方法来衡量节点贡献度的大小,提出了基于节点贡献度的链路预测指标,即RBC和RCC指标。在多个不同的网络上的实验结果表明,RCC指标能够得到较好的预测效果,也验证了新指标的有效性。其次,为了提高预测精度,将节点贡献度的概念与网络的局部信息相结合。在基于局... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

美国某航空公司的航线网络链路预测是网络科学研究领域中的热门方向之一，吸引了许多来自不同领域

不同类型的网络

说明节点重要性的网络图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于复杂网络节点重要性的链路预测算法[J]. 陈嘉颖,于炯,杨兴耀,卞琛.  计算机应用. 2016(12)
[2]重庆经济-资源-环境发展的系统动力学分析及不同情景模拟[J]. 周李磊,官冬杰,杨华,苏维词.  重庆师范大学学报(自然科学版). 2015(03)
[3]利用链路预测推断网络演化机制[J]. 刘宏鲲,吕琳媛,周涛.  中国科学:物理学 力学 天文学. 2011(07)
[4]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛.  电子科技大学学报. 2010(05)



本文编号：3080063