【摘 要】
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链路预测有助于人们高效地从复杂网络中挖掘出丢失数据、新生数据以及虚假数据。基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法是链路预测的热点研究方向,但是该类算法目前仍存在预测精度不够高的问题,主要原因是该类算法忽略了实际网络存在演化特性和算法自身不具备网络自适应预测能力,于是本论文提出了基于未来共同邻居的相似性链路预测模型。因此本论文的创新点和主要工作如下:1.通过分析现实网络连边形成的机制和网络的动态演变过
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链路预测有助于人们高效地从复杂网络中挖掘出丢失数据、新生数据以及虚假数据。基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法是链路预测的热点研究方向,但是该类算法目前仍存在预测精度不够高的问题,主要原因是该类算法忽略了实际网络存在演化特性和算法自身不具备网络自适应预测能力,于是本论文提出了基于未来共同邻居的相似性链路预测模型。因此本论文的创新点和主要工作如下:1.通过分析现实网络连边形成的机制和网络的动态演变过程,本论文首先提出了未来共同邻居节点,并解决了关于未来共同邻居节点的位置定位、特征分类以及贡献衡量三个问题;然后据此提出了基于未来共同邻居的相似性链路预测模型,该模型适用于多种经典相似性链路预测算法。2.为了解决所提模型中存在的在不同网络中参数不确定的问题,本论文进一步提出了网络自适应方法并在多个网络中验证了其可行性,该方法主要是启发于复杂网络的自组织性质,即从子网络中训练出适合原网络的最优参数,从而优化了基于未来共同邻居的相似性链路预测模型。3.设计和开展了两组实验工作以验证未来共同邻居的必要性和衡量所提模型的性能:第一,对优化后的基于未来共同邻居的相似性链路预测模型和多种相似性链路预测算法做关于预测精度的对比实验;第二,调整网络连边的缺失数量,以对优化后的基于未来共同邻居的相似性链路预测模型和多种相似性链路预测算法做关于鲁棒性的对比实验。通过分析两组实验的结果,发现在不同网络中未来共同邻居对链路预测的预测精度提升问题上有不同程度的积极影响,且优化的基于未来共同邻居的相似性链路预测模型比原始相似性链路预测算法在不同网络中都具有更高的预测精度和更佳的鲁棒性。
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