基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)研究.pdf

1、近年來(lái),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與演化機(jī)制已成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)主要問(wèn)題。學(xué)者們對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究涉及到物理學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、信息學(xué)等越來(lái)越多的學(xué)科。如何通過(guò)對(duì)于已觀察到的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)溥B接信息,來(lái)發(fā)現(xiàn)未觀察到的或在未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)的連接,這一問(wèn)題成為愈來(lái)愈重要的研究點(diǎn)。
　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)是指對(duì)未知鏈接或未來(lái)鏈接的預(yù)測(cè)。鏈路預(yù)測(cè)問(wèn)題的主流研究點(diǎn)是基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相似性方法,這一發(fā)展隨著研究的深入將越來(lái)越系統(tǒng)。因?yàn)楦鶕?jù)已存在的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅更易

2、獲得,也更加可靠,更重要的是具有普適性,避免了不同網(wǎng)絡(luò)需要機(jī)器訓(xùn)練獲得參數(shù)的繁瑣過(guò)程。例如,在科學(xué)家合著網(wǎng)絡(luò)中,有兩位科學(xué)家從來(lái)沒(méi)有合作完成過(guò)論文,然而由于工作調(diào)動(dòng)而到一個(gè)機(jī)構(gòu)中后,可能在以后幾年會(huì)合作研究。這一類原因?qū)е碌暮献魇呛茈y預(yù)測(cè)的。但是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如他們所屬的圈子越來(lái)越來(lái)越“近”,則可判斷未來(lái)兩人合作的可能性就越來(lái)越大。
　　對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測(cè)研究,中外學(xué)者于不同角度提出各種相似性算法,并應(yīng)用到實(shí)際數(shù)據(jù)中。本

3、文詳細(xì)闡述了各種經(jīng)典相似性算法,并在共同鄰居算法(CN算法)的基礎(chǔ)思想上,考慮到節(jié)點(diǎn)本身拓?fù)湫再|(zhì)——在網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)度有大有小,度小的共同鄰居節(jié)點(diǎn)往往比大于度大的共同鄰居節(jié)點(diǎn)作用更重要,改進(jìn)指標(biāo)定義可考慮節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似性分?jǐn)?shù),引入共同鄰居度數(shù)分之一。因此提出基于度值貢獻(xiàn)的共同鄰居改進(jìn)算法(CNBD)。為了驗(yàn)證其有效性,用四個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,通過(guò)Gephi網(wǎng)絡(luò)分析軟件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鲾?shù)值的獲取,以及Mtlab仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)精確度AUC的計(jì)算,得到