鏈路預(yù)測：朋友推薦模型.pdf

1、最近，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測問題無論是在物理研究領(lǐng)域還是在計算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域受到越來越多的人關(guān)注。鏈路預(yù)測主要是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點的屬性來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中不相連兩個節(jié)點的關(guān)系，包括對網(wǎng)絡(luò)未知邊和未來邊的預(yù)測兩個方面。顯然，網(wǎng)絡(luò)中的一些結(jié)構(gòu)特征可以很好的提高鏈路預(yù)測的精度。因此，如何應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性去提高網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測的性能這是很有意義的事情。對此，本文主要分為以下三個方面:
　　(1)首先定義了局部群落結(jié)構(gòu)的概念，然后對大量真實網(wǎng)絡(luò)

2、進(jìn)行實驗分析，發(fā)現(xiàn)了一個網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的現(xiàn)象:網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點更偏向連接具有局部群落結(jié)構(gòu)特征的節(jié)點(PWCS)。
　　(2)應(yīng)用PWCS現(xiàn)象指導(dǎo)鏈路預(yù)測建立朋友推薦模型(FR)，實驗表明FR指標(biāo)要優(yōu)于經(jīng)典的CN指標(biāo)、AA指標(biāo)和RA指標(biāo)。然后具體分析了FR指標(biāo)與RA指標(biāo)的差異性，得到以下結(jié)論:只要RA指標(biāo)能預(yù)測出來的邊，F(xiàn)R指標(biāo)也可以預(yù)測，反之則不然。最后，本文還通過參數(shù)設(shè)定建立更一般的朋友推薦模型(GFR)，實驗表明:如果網(wǎng)絡(luò)具有PW

3、CS現(xiàn)象，則加強(qiáng)局部群落結(jié)構(gòu)對朋友推薦模型的影響，鏈路預(yù)測的效果會越好;如果PWCS現(xiàn)象更明顯，即使參數(shù)達(dá)到最大值，局部群落結(jié)構(gòu)的影響還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，鏈路預(yù)測的效果還有待提高;如果網(wǎng)絡(luò)不具有PWCS現(xiàn)象，鏈路預(yù)測的效果會隨著參數(shù)增加越來越差?；谏鲜鰧嶒灲Y(jié)果，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)是否具有PWCS現(xiàn)象和PWCS現(xiàn)象是否明顯設(shè)計出更好的混合朋友推薦模型，進(jìn)一步提高了鏈路預(yù)測的精度。
　　(3)把朋友推薦模型推廣到加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，實驗表明在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)上朋友推