發(fā)布時間：2018-03-18 18:09

  本文選題：社交網(wǎng)絡(luò)　切入點：鏈路預(yù)測　出處：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：如今計算機技術(shù)飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)改變了人們的生活。各種社交網(wǎng)站的流行及智能終端的普及,使人們在虛擬的網(wǎng)絡(luò)中留下了海量的、真實的數(shù)據(jù),這為網(wǎng)絡(luò)分析研究提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷壯大,人們在享受豐富的數(shù)字生活帶來便捷的同時也感受到了信息膨脹帶來的煩惱,即人們無法在海量數(shù)據(jù)中快速有效地提取的最相關(guān)的信息價值。對網(wǎng)絡(luò)中可能存在或者已存在但未被發(fā)現(xiàn)的鏈接進行預(yù)測,有利于分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的缺失、分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機制等問題,該研究在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有重要意義。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中已有的鏈接信息預(yù)測將來可能產(chǎn)生的鏈接,是網(wǎng)絡(luò)分析的基本問題,在商業(yè)社交應(yīng)用界也被廣泛需求。目前,主要有基于局部信息相似性、基于路徑和基于隨機游走三類鏈路預(yù)測算法�；�于局部信息相似性的算法運算簡單,算法復(fù)雜度低,預(yù)測精度也相對較低,是目前運用最廣泛的鏈路預(yù)測方法�；�于路徑和基于隨機游走的方法較復(fù)雜,算法的時間復(fù)雜度高,對實際社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用性低�，F(xiàn)有的基于局部相似性的鏈路預(yù)測方法,多數(shù)僅使用節(jié)點度進行預(yù)測,沒有體現(xiàn)出重要節(jié)點度的作用,因此使算法的預(yù)測效果降低。提升鏈路預(yù)測精度是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)問題之一。本文對社交網(wǎng)絡(luò)中鏈路預(yù)測問題進行了研究,主要工作和貢獻(xiàn)如下:1、一些具有重要作用的節(jié)點可能具有更大的影響力或者更強的信息傳播能力,現(xiàn)有的基于節(jié)點相似的鏈路預(yù)測指標(biāo)沒有充分利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的重要性,針對該問題提出基于節(jié)點重要性的鏈路預(yù)測算法,新的算法在共同鄰居、Adamic-Adar、Resource Allocation相似性算法的基礎(chǔ)上,充分利用了節(jié)點度中心性、接近中心性及介數(shù)中心性的信息,提出考慮節(jié)點重要性的CN、AA、RA鏈路預(yù)測相似性算法。改進的算法在4個真實數(shù)據(jù)集上進行仿真實驗,以AUC值作為鏈路預(yù)測精度評價指標(biāo),實驗結(jié)果表明,改進的算法在4個數(shù)據(jù)集上的鏈路預(yù)測精度均高于對比算法,能夠?qū)��?fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生更精確的分析預(yù)測。2、通過挖掘節(jié)點的鄰居節(jié)點間的深層次的相互作用,對共同鄰居節(jié)點所攜帶的網(wǎng)絡(luò)二級結(jié)構(gòu)拓?fù)湫畔⑦M行過濾,提出節(jié)點聚類能力的計算方法。3、現(xiàn)有的基于局部信息相似性的鏈路預(yù)測指標(biāo)沒有充分考慮節(jié)點的聚類信息,在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點信息分類的基礎(chǔ)上,通過網(wǎng)絡(luò)中更穩(wěn)定的三角形關(guān)系對二級拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息進行過濾,提出基于節(jié)點聚類能力的鏈路預(yù)測方法。新的算法充分使用了共同鄰居節(jié)點的聚類信息,使聚類能力強的節(jié)點在鏈路預(yù)測過程中發(fā)揮更大的作用。改進的算法在四類真實數(shù)據(jù)集上以MATLAB為仿真工具進行實驗,在各數(shù)據(jù)集上以AUC和Precision為指標(biāo),改進的算法能夠產(chǎn)生更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。
[Abstract]:Nowadays, with the rapid development of computer technology, network technology has changed people's lives. The popularity of various social networking sites and the popularity of intelligent terminals make people leave massive, real data in the virtual network. This provides a data base for network analysis research. As social networks continue to grow, people enjoy the convenience of a rich digital life and feel the annoyance of information inflation. That is, the most relevant information value that people can not extract quickly and effectively from the massive data. It is helpful to analyze the missing of network data by predicting the links that may exist or exist but are not found in the network. Analyzing the evolution mechanism of complex networks is of great significance in the analysis of social networks. It is the basic problem of network analysis to predict the possible links in the future according to the existing link information in the network. At present, there are three kinds of link prediction algorithms based on local information similarity, path and random walk. The algorithm based on local information similarity is simple, and the algorithm complexity is low. The prediction accuracy is also relatively low, which is the most widely used link prediction method. The method based on path and random walk is more complex, and the time complexity of the algorithm is high. Most of the existing link prediction methods based on local similarity only use node degree to predict, which does not reflect the function of important node degree. Therefore, the prediction effect of the algorithm is reduced. Improving the link prediction accuracy is one of the basic problems in the research of complex networks. In this paper, the link prediction problem in social networks is studied. The main work and contributions are as follows: 1. Some important nodes may have greater influence or greater ability to disseminate information. Existing link prediction indicators based on similar nodes do not take full advantage of the importance of network nodes. In order to solve this problem, a link prediction algorithm based on node importance is proposed. Based on the common neighbor Adamic-Adarresource Allocation similarity algorithm, the new algorithm makes full use of the information of node centrality, proximity centrality and intermediate centrality. A link prediction similarity algorithm considering node importance is proposed. The improved algorithm is simulated on four real data sets, and the AUC value is used as the evaluation index of link prediction accuracy. The experimental results show that, The improved algorithm has higher link prediction accuracy on the four data sets than the contrast algorithm, which can produce more accurate analysis and prediction of complex network structure. The network secondary structure topology information carried by the common neighbor node is filtered, and the calculation method of node clustering ability is proposed. The existing link prediction index based on the similarity of local information does not fully consider the clustering information of the node. On the basis of the traditional network node information classification, the secondary topology information is filtered through the more stable triangle relation in the network. A link prediction method based on node clustering ability is proposed. The new algorithm makes full use of the clustering information of common neighbor nodes. The improved algorithm is tested on four kinds of real data sets using MATLAB as simulation tool and AUC and Precision as indexes on each data set. The improved algorithm can produce more accurate prediction results.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1630715