鏈接預測旨在利用已有網絡信息去預測隱藏或未來可能產生的鏈接。隨著研究者們對該方向的深入探索,鏈接預測研究取得了豐碩的成果,許多研究成果已廣泛應用于現(xiàn)實場景中,包括好友推薦、商業(yè)營銷、網絡優(yōu)化和蛋白質功能預測等,在理論上為理解網絡結構的演化提供了新的思路。因此,鏈接預測研究具有重要的理論意義和實用價值。為了降低鏈接預測算法時間復雜度并提高鏈接預測準確度,本文采用兩步策略:首先,對基于貪婪優(yōu)化技術的網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(簡稱AGSO算法)進行合理的改進,使得社區(qū)劃分更為穩(wěn)定。在社區(qū)結構的基礎上,將全網的鏈接預測范圍縮小為社區(qū)規(guī)模,能降低鏈接預測算法的時間復雜度。其次,將復雜交互行為應用到鏈接預測問題中,通過度量節(jié)點之間的交互相似度,能有效提高鏈接預測準確度。具體而言,本文的主要研究內容如下:(1)針對AGSO算法的不穩(wěn)定性問題,本文研究并提出了基于度中心性局部擴展的社區(qū)劃分算法(Community Detection Algorithm Based on Degree Centrality Local Extension,簡稱DCLE算法)。首先,計算節(jié)點的度中心性,將鏈接兩端節(jié)點的度中心性之...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 社區(qū)劃分研究現(xiàn)狀
        1.2.2 鏈接預測研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內容
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 相關工作
    2.1 社交網絡
    2.2 社區(qū)結構
    2.3 交互行為
    2.4 中心性評估
    2.5 社區(qū)劃分問題
        2.5.1 問題描述
        2.5.2 評價標準
        2.5.3 相關挑戰(zhàn)
    2.6 鏈接預測問題
        2.6.1 問題定義
        2.6.2 評價標準
        2.6.3 相關挑戰(zhàn)
    2.7 開放平臺
    2.8 本章小結
第三章 基于度中心性局部擴展社區(qū)劃分算法
    3.1 概述
    3.2 典型局部擴展算法分析與改進
        3.2.1 AGSO算法介紹
        3.2.2 AGSO算法描述
        3.2.3 AGSO算法問題分析
        3.2.4 AGSO算法改進策略
    3.3 DCLE算法
        3.3.1 種子鏈接選擇策略
        3.3.2 擴展方向選擇策略
        3.3.3 DCLE算法描述
        3.3.4 算法復雜度分析
    3.4 實驗設計及結果分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.4.2 結果分析
    3.5 本章小結
第四章 基于復雜交互行為的鏈接預測算法
    4.1 概述
    4.2 復雜交互行為
    4.3 CIBLP算法
        4.3.1 數(shù)據(jù)篩選
        4.3.2 交互權重計算
        4.3.3 交互相似度計算
        4.3.4 CIBLP算法描述
        4.3.5 算法復雜度分析
    4.4 實驗設計及結果分析
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.4.2 結果分析
    4.5 本章小結
第五章 鏈接預測開放平臺
    5.1 概述
    5.2 需求分析
        5.2.1 安全需求
        5.2.2 功能需求
        5.2.3 輔助需求
    5.3 架構設計
    5.4 調用流程
    5.5 平臺功能測試
        5.5.1 登錄注冊
        5.5.2 服務申請
        5.5.3 服務調用
        5.5.4 輔助功能
    5.6 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間取得的科研成果



本文編號：4004830