具有时间感知的加权网络链路预测研究

摘要

链路预测是社会网络研究中的一个重要分支，其主要任务是通过当前网络中存在的链路对未来有可能出现的链路进行预测。近年来，社会网络中的链路预测问题吸引了越来越多的研究人员关注，它在现代科学中不仅具有深刻的理论意义，而且具有极大的应用价值。
　　由于现有的链路预测算法主要应用于简单的静态无权网络中，没有考虑权重以及时间序列对于链路预测的影响，所以不能很好地适应复杂网络的情形。为了解决这一问题，本文针对含权网络，提出了节点权重和链路权重的概念，在扩展和结合已有链路预测算法的基础上提出了新的链路预测算法。此外，针对时间感知网络，提出了时间因子的概念，用来量化时间序列中的时间因素以帮助计算节点间的相似度;最后，综合权重思想和时间因子的概念提出了基于时间感知的加权网络链路预测算法。
　　本文针对加权网络和时间感知网络，分别选取了若干个真实数据集对提出的链路预测算法进行了分析比较。实验结果表明，本文所提出的加权链路预测算法相比无权链路预测算法有更好的精度，基于时间感知的链路预测算法比不含时间因子的链路预测算法效果更明显，结合了二者优点的加权时间感知链路预测算法也获得了较高的预测精度。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究现状

1．3 本文主要工作及论文结构

2 链路预测问题相关基础

2．1 问题定义

2．2 基于网络结构相似性的链路预测算法

2．2．1 基于共同邻居的相似性算法

2．2．2 基于节点度的相似性算法

2．2．3 基于路径的相似性算法

2．2．4 基于局部随机游走的相似性算法

2．2．5 其他相似性算法

2．3 其他链路预测算法介绍

2．4 链路预测算法评价指标

2．5 本章小结

3 加权网络中的链路预测

3．1 基于节点权重的链路预测

3．2 基于链路权重的链路预测

3．3 综合节点权重与链路权重的链路预测

3．4 实验与结果分析

3．4．1 实验数据集

3．4．2 实验说明与结果分析

3．5 本章小结

4 基于时间感知的链路预测

4．1 引言

4．2 基于时间感知的链路预测算法

4．3 具有时间感知的加权网络链路预测

4．4 实验与结果分析

4．4．1 实验数据集

4．4．2 实验说明与结果分析

4．5 本章小结

5 总结与展望

5．1 全文总结

5．2 研究展望

参考文献

攻读学位期间主要的研究成果目录

致谢