基于结构相似性的链接预测方法研究

发布时间：2023-10-17 18:10

　　随着信息技术的快速发展,各种复杂网络大量涌现,对复杂网络的分析和研究已形成了一门新兴的交叉学科。作为复杂网络分析和链接挖掘的一个重要研究方向,链接预测吸引了来自不同领域学者的广泛关注。链接预测能够根据已知的节点属性、网络结构等信息预测网络中未知的链接以及未来可能出现的链接,因此,无论是在帮助人们认识和理解网络的结构与演化机制等理论方面,还是在产品推荐、指导生物实验等应用方面都有重要的研究价值。本文研究复杂网络中基于节点结构相似性的链接预测方法,基于相似性的链接预测方法认为,相似性越高的节点间越可能出现链接。研究发现,节点的相似性受到共同邻居、社团结构、链接权重等许多因素的影响。本文针对不同类型的复杂网络,结合共同邻居、社团结构、链接权重等网络结构特征对基于结构相似性的链接预测方法进行了深入的研究,主要包括以下四个方面:1.在无权网络的链接预测问题上,受网络的三角形增长机制的启发,提出了一个新的基于三角形结构的相似性预测方法(TRA)。与CAR和CCLP等方法中用到的三角形不同,本文定义了一个新的三角形结构,它能够更准确的评估种子节点与共同邻居之间的亲密程度。在计算节点间相似性时,TRA...

【文章页数】：104 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 链接预测研究现状
        1.2.1 基于相似性的方法
        1.2.2 基于学习的方法
        1.2.3 基于降维的方法
    1.3 论文的主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 无权网络链接预测:基于新型三角形的方法
    2.1 引言
    2.2 预备知识
        2.2.1 问题描述及评价标准
        2.2.2 局部相似性指标
        2.2.3 威尔克森符号秩检验
    2.3 TRA方法
    2.4 实验
        2.4.1 实验数据集
        2.4.2 共同邻居分布情况
        2.4.3 结果与分析
    2.5 本章小结
第三章 基于社团结构的链接预测:社团成员关系模型
    3.1 研究背景
    3.2 CMS模型
        3.2.1 社团检测
        3.2.2 模型描述
    3.3 实验
        3.3.1 基线方法与基准数据
        3.3.2 参数确定
        3.3.3 实验结果
        3.3.4 鲁棒性分析
    3.4 本章小结
第四章 加权网络链接预测:基于模体分布的改进TRA方法
    4.1 研究背景
    4.2 问题描述及相关工作
    4.3 结合模体分布的TRA方法
        4.3.1 动机
        4.3.2 方法描述
    4.4 实验
        4.4.1 实验数据集
        4.4.2 三元模体分布情况
        4.4.3 结果与分析
    4.5 本章小结
第五章 多层网络链接预测:使用TOPSIS融合多层信息
    5.1 研究背景
    5.2 问题描述与相关工作
    5.3 提出的方法
        5.3.1 TOPSIS方法
        5.3.2 层间相关性指标
        5.3.3 方法描述
    5.4 实验
        5.4.1 实验数据集
        5.4.2 层间相关性分析
        5.4.3 辅助层信息对预测性能的影响
        5.4.4 层间相关性指标对预测性能的影响
        5.4.5 基本相似度指标对预测性能的影响
        5.4.6 与其他多层网络的链接预测方法相比
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 下一步研究工作
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3854753