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1、網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展使得網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模變得越來越大,也越來越復(fù)雜.在已有的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中尋找未知的鏈接,從而得到人們想去了解和認(rèn)知的東西.這方面的研究受到許多學(xué)者的關(guān)注.網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測(cè)算法正好能夠很好地解決這方面的問題.
動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中鏈路預(yù)測(cè)方法備受關(guān)注,許多問題還處于探索階段.動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測(cè)是指通過網(wǎng)絡(luò)中的已知節(jié)點(diǎn)以及網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)等相關(guān)信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)中還沒有產(chǎn)生連邊的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生鏈接的可能性進(jìn)行預(yù)測(cè).
在
2、設(shè)計(jì)鏈路預(yù)測(cè)算法的過程中,相似度指標(biāo)的選擇是鏈路預(yù)測(cè)系統(tǒng)中一個(gè)非常重要的問題.因此,在研究相關(guān)的鏈路預(yù)測(cè)技術(shù)后,本文提出了一種基于節(jié)點(diǎn)之間的相似性的鏈路預(yù)測(cè)相似性指標(biāo).在設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中鏈路預(yù)測(cè)算法過程中,本文同時(shí)考慮權(quán)重因素和節(jié)點(diǎn)變化對(duì)于鏈路預(yù)測(cè)的影響.同時(shí)本文還將動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的一些技術(shù)應(yīng)用到了鏈路預(yù)測(cè)的過程中.本文設(shè)計(jì)出了在動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行的鏈路預(yù)測(cè)方案.然后從理論和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面分析了該算法的優(yōu)點(diǎn).
本文
3、主要工作包括了以下幾方面:
第一,對(duì)動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)特征的研究。本文對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論進(jìn)行了廣泛而深入的研究,結(jié)合多維特性中維數(shù)定義和小世界網(wǎng)絡(luò)等特性,以及動(dòng)態(tài)特性中關(guān)于節(jié)點(diǎn)變化的特性,分析得出了動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的主要特征.
第二,構(gòu)建基于復(fù)雜性理論的動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型.在了解動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)特征后,通過對(duì)多維網(wǎng)絡(luò)、加權(quán)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)等建模方法的綜合運(yùn)用,提出動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型.
第三,設(shè)計(jì)
4、出適合在動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)用的鏈路預(yù)測(cè)算法.以結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)為基礎(chǔ),基于共同鄰居算法提出一種適合動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)算法.算法中考慮權(quán)重和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)鏈路預(yù)測(cè)的影響,并將網(wǎng)絡(luò)中已知的連邊E分為訓(xùn)練集ET與測(cè)試集EP.通過Precision相似性指標(biāo)確定本算法的精確程度.
第四,基于本文算法設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn).我們采取對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式.首先構(gòu)造了動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò),使用相應(yīng)算法,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明本文所采取的鏈路預(yù)測(cè)方法的優(yōu)
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