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1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是近年來學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)之一,在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究中,如何從網(wǎng)絡(luò)中挖掘有用信息是研究的一個(gè)重要問題。在網(wǎng)絡(luò)中,鏈路往往隱含著節(jié)點(diǎn)間潛在的關(guān)聯(lián)信息,因而本文主要從鏈路預(yù)測(cè)的角度來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息挖掘,在以往研究的基礎(chǔ)上,嘗試將網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)引入到鏈路預(yù)測(cè)算法的設(shè)計(jì)中去。本文研究了網(wǎng)絡(luò)的局部社團(tuán)結(jié)構(gòu)和局部鏈路結(jié)構(gòu),并提出了三種鏈路預(yù)測(cè)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的挖掘,主要工作如下:
(1)對(duì)于無向網(wǎng)絡(luò)上的鏈路預(yù)測(cè)問題,提出了基于局部跨社團(tuán)鏈
2、路的鏈路預(yù)測(cè)算法(Local-Cross-Communities-Link,簡(jiǎn)稱LCCL)。LCCL考慮了局部社團(tuán)結(jié)構(gòu),定義節(jié)點(diǎn)的鄰居構(gòu)成節(jié)點(diǎn)的局部社團(tuán),通過局部社團(tuán)間的關(guān)系進(jìn)行鏈路預(yù)測(cè)。
(2)在有向網(wǎng)絡(luò)鏈路方向預(yù)測(cè)方面,提出了局部有向路算法(Local Directed Path,簡(jiǎn)稱LDP)。LDP主要研究了節(jié)點(diǎn)的局部鏈路結(jié)構(gòu),并嘗試通過局部鏈路的數(shù)目進(jìn)行鏈路方向的預(yù)測(cè)。通過引進(jìn)基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn),LDP利用三種局部短鏈路(簡(jiǎn)單鏈
3、路,普通鏈路,超常鏈路)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中鏈路的方向。實(shí)驗(yàn)分析表明,通過考慮局部鏈路結(jié)構(gòu),LDP顯著地提高了鏈路預(yù)測(cè)效果,這為有向網(wǎng)絡(luò)模型和算法的設(shè)計(jì)提供了參考。
(3)研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)領(lǐng)域的一類特殊的方法——基于隨機(jī)的鏈路預(yù)測(cè)算法,提出度修正的隨機(jī)化塊模型(Degree Corrected Stochastic Block Model,簡(jiǎn)稱DCSBM)。DCSBM可以看做是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中所有可能的局部社團(tuán)結(jié)構(gòu)按照似然函數(shù)進(jìn)行加權(quán)的算
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