有向網(wǎng)絡(luò)及加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測研究——畢業(yè)答辯

1、有向網(wǎng)絡(luò)及加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測研究,姓名： 學(xué)號： 指導(dǎo)教師：,答辯提綱,研究背景評價指標(biāo)有向網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測基于局部相似性指標(biāo)的有向鏈路預(yù)測算法基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法基于Potencial理論的有向鏈路預(yù)測算法加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的局部相似性指標(biāo)弱連接效應(yīng)的作用,研究背景,鏈路預(yù)測：通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中尚未連邊的兩個節(jié)點連邊的可能性。研究現(xiàn)狀：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測大多集中在無向和無權(quán)網(wǎng)絡(luò)中

2、，而有向網(wǎng)絡(luò)及加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的研究很少。,評價指標(biāo),,,數(shù)據(jù)處理：90%訓(xùn)練集、10%測試集、不存在的邊沒有連邊的節(jié)點對(x, y) ，賦予分?jǐn)?shù)值Score.,評價指標(biāo)：,AUC越高，預(yù)測精度越高,有向網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測算法,基于局部相似性指標(biāo)的有向鏈路預(yù)測算法基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法基于Potencial理論的有向鏈路預(yù)測算法,基于局部相似性指標(biāo)的有向鏈路預(yù)測算法,,,,,,預(yù)測精度 DRA>DAA>

3、DCN,基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法,A與B共同關(guān)注D、E，那么A與B是相似性節(jié)點。A有一條到C的鏈路，B與C產(chǎn)生鏈路的可能性更大。,基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法,算法步驟找到目標(biāo)節(jié)點的相似性節(jié)點（節(jié)點A）找到目標(biāo)節(jié)點的候選節(jié)點（節(jié)點C)賦予（目標(biāo)節(jié)點，候選節(jié)點）分?jǐn)?shù)值計算分?jǐn)?shù),,,基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法,,,,w(u, c, s)三種計算策略：V1、Vra、Vsim,基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法,相比較D

4、CN、DAA、DRA，預(yù)測精度一定的提升預(yù)測精度：Vsim > Vra > V1,基于共同興趣的有向鏈路預(yù)測算法,調(diào)整參數(shù)α、β、γ的比例，提高預(yù)測精度,基于Potencial理論的有向鏈路預(yù)測算法,目標(biāo)：尋找最優(yōu)含環(huán)子圖,基于Potencial理論的有向鏈路預(yù)測算法,12種鏈路預(yù)測器,算法：當(dāng)某條鏈路缺失后，能產(chǎn)生更多的含環(huán)子圖，那么存在連邊的可能性就越大。,基于Potencial理論的有向鏈路預(yù)測算法,S5預(yù)測