采用社團信息的鏈接預測方法研究.pdf

1、隨著信息社會的發(fā)展，擁有海量數(shù)據(jù)的復雜網(wǎng)絡(luò)不斷出現(xiàn)，如何從這些網(wǎng)絡(luò)中挖掘出有價值的信息是一個十分艱巨的任務(wù)。鏈接預測是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支，也是社會網(wǎng)絡(luò)分析的關(guān)鍵任務(wù)之一。鏈接預測研究如何利用網(wǎng)絡(luò)中已有的信息預測可能存在或即將生成的鏈接，對于理解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱藏的信息有著重要的理論與現(xiàn)實意義。近年來，鏈接預測已然成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點問題，被廣泛應(yīng)用于社會網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)等多種現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)當中。
　　目前，國內(nèi)

2、外關(guān)于鏈接預測的研究主要是基于節(jié)點相似度的方法，因為該類方法具有較低的時間復雜度和良好的預測效果。隨后，監(jiān)督學習技術(shù)被應(yīng)用于鏈接預測任務(wù)中，用于學習網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和鏈接形成之間的規(guī)律。然而，已有的方法存在一定的局限性，即僅僅考慮節(jié)點與鄰居節(jié)點之間的局部關(guān)系，而忽略了節(jié)點與其他非鄰居節(jié)點之間的全局關(guān)系。事實上，現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中普遍存在社團（Community）的結(jié)構(gòu)，同一社團中的節(jié)點之間連接緊密而不同社團中的節(jié)點之間連接松散。社團對鏈接的形成有重要的

3、影響，同一社團中的節(jié)點對一般更容易形成鏈接。因此，如何利用網(wǎng)絡(luò)中的社團信息改進現(xiàn)有的鏈接預測算法是一個值得深入研究的問題。
　　針對鏈接預測研究的問題與挑戰(zhàn)，本文將社團信息用于鏈接預測，在基于監(jiān)督學習的鏈接預測框架下，提出了一種采用社團信息改造樣本特征的鏈接預測方法（CR-LiP）和一種采用社團信息擴充樣本特征的鏈接預測方法（CE-LiP）。最后在ACF數(shù)據(jù)集與FaceBook數(shù)據(jù)集中進行了仿真實驗，將CR-LiP、CE-LiP與