基于相似性的鏈路預(yù)測方法及應(yīng)用.pdf

1、本論文研究基于節(jié)點相似性的鏈路預(yù)測(Link Prediction),網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測既包含對未知鏈接(記錄網(wǎng)絡(luò)過程中遺漏或被隱藏的邊)的預(yù)測,也包含對未來鏈接(未來很有可能存在的邊)的預(yù)測.針對鏈路預(yù)測的方法及應(yīng)用,基于節(jié)點對相似性提出了兩個新的局部相似性指標;隨后考慮鏈路預(yù)測對重要連邊的預(yù)測功能,將鏈路預(yù)測可指導(dǎo)重要連邊的思想運用到崩潰網(wǎng)絡(luò)的恢復(fù)過程中.
　　受網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)的啟發(fā),本文首先提出一個新的局部相似性指標——局部社團

2、結(jié)構(gòu)(Local Community Structure)指標,簡稱為LCS指標.在已知網(wǎng)絡(luò)局部信息的前提下,LCS指標刻畫了網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點間的共同鄰居節(jié)點與這兩個節(jié)點的聚集關(guān)系.在基于真實網(wǎng)絡(luò)的實驗中,計算并比較了CN、AA、RA和LCS四個指標在7個不同真實網(wǎng)絡(luò)中的AUC值.發(fā)現(xiàn),在簇系數(shù)較大的網(wǎng)絡(luò)中,LCS指標的預(yù)測精確度要優(yōu)于其他三個指標.
　　在上述LCS指標的構(gòu)建基礎(chǔ)上,本文借助節(jié)點的鄰居節(jié)點與另一個節(jié)點之間的緊密

3、程度來定義兩個節(jié)點間的相似性,提出了CS指標.該指標結(jié)合以往指標的思想和技巧,通過數(shù)據(jù)實驗顯示,它在大多數(shù)真實網(wǎng)絡(luò)中可達到比其他指標更高的預(yù)測精確度.
　　鏈路預(yù)測算法不僅可以用于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中缺失的連邊,也可以用于探索網(wǎng)絡(luò)中隱藏的鏈接以及重要的鏈接.對網(wǎng)絡(luò)中重要鏈路的探索研究,本文主要以電力網(wǎng)絡(luò)的實際背景為主,在大規(guī)模癱瘓狀態(tài)下的電力系統(tǒng)的恢復(fù)過程中,網(wǎng)絡(luò)中的一些特殊連邊起到了關(guān)鍵作用,這也是本文提出的基于異常鏈路分析的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)策略