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1、現(xiàn)實(shí)世界中很多復(fù)雜系統(tǒng)諸如社會(huì)、生物、信息系統(tǒng)甚至自然道路河流都可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)抽象表示,以網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)表示對(duì)象,以邊表示對(duì)象之間的交互關(guān)系。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)蘊(yùn)藏的信息會(huì)隨著真實(shí)系統(tǒng)不斷演化而疊積,交互關(guān)系(鏈接)作為其中的一種重要信息載體,對(duì)其進(jìn)行挖掘顯得十分必要。作為信息挖掘的基礎(chǔ)研究問(wèn)題之一,鏈路預(yù)測(cè)能夠根據(jù)已知的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬性等一系列特征來(lái)發(fā)掘其中的隱含信息,同時(shí)它也是對(duì)網(wǎng)絡(luò)不完整性的一種補(bǔ)全手段。具體來(lái)說(shuō),鏈路預(yù)測(cè)就是通過(guò)
2、衡量各種與網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)的影響因素,充分利用這些因素來(lái)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中丟失的鏈接和未來(lái)可能產(chǎn)生的鏈接。
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的降臨,已有的某些預(yù)測(cè)算法已經(jīng)不能滿(mǎn)足實(shí)際問(wèn)題的需要,算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)度還需要進(jìn)一步提高。目前鏈路預(yù)測(cè)的主流研究方向是基于相似性度量的方法,此類(lèi)方法有著較低的時(shí)間復(fù)雜度和較高的預(yù)測(cè)能力?;诟怕誓P偷姆椒ㄒ?yàn)榧夹g(shù)手段的革新也受到越來(lái)越多的重視,此類(lèi)方法隨著模型的精確構(gòu)建而有著越來(lái)越高的預(yù)測(cè)精度,同時(shí)時(shí)間復(fù)雜度也逐步被降低。
3、
本文在前人工作的基礎(chǔ)上分別對(duì)這兩類(lèi)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了深入研究,并在此基礎(chǔ)上從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性和信息論角度出發(fā),提出了基于網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的CS-Based算法和基于自信息的CNSI算法。CS-Based算法思想來(lái)源于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)本身的特性:社團(tuán)內(nèi)部聯(lián)系緊密,社團(tuán)與社團(tuán)之間連接相對(duì)稀疏。本文認(rèn)為這一性質(zhì)對(duì)鏈路預(yù)測(cè)有著重要的促進(jìn)作用,社團(tuán)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)相似度會(huì)因社團(tuán)本身的緊密程度而得到提升,社團(tuán)之間的節(jié)點(diǎn)相似度也會(huì)因?yàn)樯鐖F(tuán)之間的緊密度而提升。
4、如果將社團(tuán)這種特性加入到鏈路預(yù)測(cè)中,將會(huì)很大程度上提高算法的準(zhǔn)度。真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)得出,CS-Based算法預(yù)測(cè)性能優(yōu)于其他經(jīng)典方法。對(duì)于 CNSI算法,本文通過(guò)信息論知識(shí)建立預(yù)測(cè)模型,將節(jié)點(diǎn)間的相似度轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)中某些重要特征存在的前提下節(jié)點(diǎn)成鏈的條件自信息,如果越多的特征存在,比如本文中用到的共同鄰居、不同長(zhǎng)度的路徑等,自信息就越小,由此反映出節(jié)點(diǎn)間發(fā)生鏈接的可能性越大。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)同樣證明了 CNSI方法較好的預(yù)測(cè)能力,優(yōu)于其他對(duì)
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