基于图勾勒的图链路预测方法

针对已有链路预测算法复杂度高,不适于在大规模图上进行链接预测的问题,本文基于图勾勒近似技术对已有链路预测方法进行优化,提出了基于图勾勒的链路预测方法。该方法将链路预测算法的计算复杂度由O（n³）降低至O（n²k²log²n）。为进一步提高链接预测效率,给出了基于Spark的并行化链路预测实现方法。在真实图数据集上进行测试,实验结果表明本文方法在保证链接预测精度的前提下,可有效提升算法效率。     

基于节点交互度的社会网络链路预测

链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段, 是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法, 在研究社会网络结构演化中具有现实意义. 传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测, 然而, 前者考虑指标单一导致预测精度受限, 后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用. 通过对网络拓扑结构的分析, 本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes, IDN)的社会网络链路预测方法. 该方法首先根据网络中节点间的路径特征, 引入了节点效率的概念, 从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性; 为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性, 借助分析节点间共同邻居的拓扑结构, 该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息, 提出了社会网络节点交互度的定义, 准确刻画出节点间的相似度, 从而增强网络链路的预测能力; 最后, 本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证, 实验结果表明, 相比于目前的主流算法, 本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能, 预测结果平均分别提升22%和54%. 因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.     

基于节点亲密度的链路预测算法

链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支,在不同领域中有着广泛的应用。现有的链路预测算法通常根据共同邻居节点的结构信息来度量节点对之间的相似性,忽略了节点对与其共同邻居节点之间的连接紧密程度。针对此问题,提出了一种基于节点亲密度的链路预测算法。该算法利用边聚集系数来测量节点对与其共同邻居节点之间的紧密程度,以AUC值作为链路预测的精确度评价指标。在4个真实网络上的实验结果表明,相比于其他相似性算法,所提出的算法提高了链路预测的预测精度。     

链路预测的方法与发展综述

链路预测对网络结构特征的演化趋势进行挖掘有着不可磨灭的促进作用。为了对网络的未来结构变化进行预测，学者们提出了许多算法。综述了4类较为常见的链路预测方法，分别是基于节点属性、基于网络拓扑结构、基于机器学习以及基于最大似然的方法，比较了4类预测方法的优劣，并概述了几种常见的衡量链路预测算法精确度标准。最后总结并展望了链路预测的未来研究方向和发展前景。     

基于产业互联网络节点创新要素的链路预测方法

产业互联网络是一种为“智造”赋能的异质跨界合作网络,会促进创新要素在节点间流通,而节点创新要素又会影响合作链路预测结果。针对这一问题,提出一种基于节点创新要素的链路预测方法。首先阐述产业互联网络的概念和特性,分析网络中创新要素的流通方式;然后分别从两个维度测算网络节点的创新要素量;最后综合利用节点局部信息和节点创新要素信息计算节点相似性。在四个产业互联网络数据集的实验结果表明,所提方法与其他方法相比具有更好的预测性能。     

基于资源分配与图嵌入加权的链路预测算法

融入权重信息的加权链路预测算法大都具有更好的预测效果,现有的大多数加权算法都是基于外部权重信息,基于网络拓扑结构权重的研究较少.针对此问题,提出一种利用无权网络的结构特征生成结构权重的加权链路预测算法.首先计算资源分配指标得到网络局部结构相似性,再利用DeepWalk算法学习网络结构特征生成节点向量得到余弦相似性,将2...     

基于节点匹配度的动态网络链路预测方法

现实世界存在众多真实网络,研究真实网络中的动态演化趋势和时序性特征是热点问题。链路预测技术作为网络科学领域重要研究工具可通过挖掘历史连边信息推测网络演化规律,进而对未来连边进行预测。通过分析动态真实网络中的拓扑结构演化,发现通过分析网络拓扑中节点间的交互性和匹配度问题能够更充分捕捉网络的动态特征,提出一种基于节点匹配度的动态网络链路预测方法。该方法对网络节点的属性特征进行分析,定义基于原生影响力和次生影响力的节点重要性量化方法;引入时间衰减因子,刻画不同时刻网络拓扑对连边形成的影响程度;结合节点重要性和时间衰减因子定义动态节点匹配度（TMDN,temporal matching degree of nodes）方法,用于衡量节点对之间未来形成连边的可能性。在5个真实动态网络数据集中的实验结果表明,相比现有3类主流动态网络链路预测方法,所提方法在AUC和RankingScore两种评价标准下均取得更优的预测性能,预测结果最高提升42%,证明了节点间存在着交互匹配优先级,同时证实了节点原生影响力和次生影响力的有效性。     

基于统一描述网络结构模型的链路预测方法

面向网络链路预测的随机分块模型和层次结构模型利用全概率思想计算节点对之间的链路形成概率,但无法有效利用从宏观、中观网络结构到微观低阶环或模体结构中的重叠结构信息,导致链路预测结果的准确率较低。根据笛卡尔积和幂集等概念,借鉴随机分块模型和层次结构模型思想,构建一种对层次结构信息、重叠结构信息和微观结构信息进行统一描述的网络结构模型（USI）。基于USI模型提出一种链路预测方法,依据网络结构信息给出USI模型中的集合划分,利用最大似然估计法计算节点对之间的链路形成概率,最终根据概率并联策略得到链路预测结果。实验结果表明,与基于节点相似性的经典链路预测方法相比,该方法在LT、ER、OP网络数据集上的AUC值提升了0.075~0.143,具有更高的链路预测准确性,并且验证了网络规模对链路形成具有一定的影响。     

加权好友推荐模型链路预测算法

链路预测是复杂网络的一个重要研究方向。基于节点结构相似性进行链路预测是目前常用的方法。真实网络中存在大量的局部群落结构,针对不同的网络结构构建算法是链路预测的核心问题。利用社交网络好友推荐策略,中介人倾向于将自己更熟悉的人介绍给目标用户,提出了一种节点相似性度量指标。该指标结合局部特征描述并有效区分了用户节点之间影响力的不同,更适用于一类特定的局部群落结构。依据该指标提出的加权好友推荐模型链路预测算法在12个数据集上的实验结果表明,该算法在AUC和Precision两个评价标准上具有明显优势。     

结合共同邻居贡献度的节点相似性链路预测算法

链路预测是复杂网络的一个重要研究方向,基于节点相似性的链路预测方法是最为常用的一种方法。目前大部分使用节点链接紧密度的节点相似性链路预测方法,未考虑每个共同邻居节点的差异性,即不同的节点对连边的贡献度是不同的。本文提出一种结合共同邻居节点之间的节点贡献度和链接紧密度的链路预测算法。该算法首先计算共同邻居节点之间的链接信息作为节点的链接紧密度,再定义耦合度聚簇系数表示共同邻居节点贡献度,最终将二者结合。在实际数据集上的实验结果表明,该算法比4种经典的链路预测算法（CN,AA,RA和Jaccard）和基于节点链接密度的算法CNBIDE具有更好的预测精度。     

基于预测的链路资源决策模型

无论是电信网还是计算机网 ,路由问题都是一个关键技术 ,路由算法的优劣直接影响着网络呼叫的接通率和负荷平衡情况 .本文针对我们提出的用于 S1 2程控交换机的新的路由选择策略 ,给出基于对策论的链路选择的预测决策模型 .     

基于模体演化的多因子动态链路预测方法

为了提高动态网络链路预测准确率,从网络结构微观演化角度,提出基于模体演化的多因子动态链路预测方法(MFME).在动态网络时间窗口划分优化的基础上,引入整合移动平均自回归模型构建预测模体演化的概率矩阵,综合考虑模体演化影响因子及模体演化概率,可获得任意节点间的连接边概率.在真实数据集的实验表明,所提方法能达到更好的链路预...     

基于四阶模体的有向网络链路预测方法

网络模体是出现频次较高的子图模式,代表了复杂系统中的重要功能单元或者某种特定的组织结构,揭示了复杂网络的内在机理.一些学者已经基于三阶模体进行了链接预测的相关研究,但是多数学者通常忽略四阶模体在相似性计算中的作用.为此,提出一种基于四阶模体的有向网络链路预测方法.面对众多的四阶子图,提出限定条件简化情况,使用Z-sco...     

基于灰色GM(1,1)模型的故障预测方法

首先介绍灰色GM(1,1)模型,但该模型的预测精度往往受原始序列光滑度的影响,对于不能够满足光滑度的序列,预测精度并不高。提出一种通过变换原始序列来改善光滑度的方法,并将此方法应用于故障预测中,取得了良好的效果。通过用MAT-LAB对实例仿真并进行精度检验说明,提出的方案在故障预测精度上有明显的提高。     

基于灰色预测理论的软件缺陷预测模型研究

软件缺陷是软件产品预期属性的偏离现象.妥善处理软件中的缺陷关系软件质量以及软件组织的生存与发展.利用开发过程中收集的软件缺陷的相关数据,依据灰色预测理论的核心:GM(1,1)来建立预测模型,对后续软件开发中缺陷的存在情况作出相应预测.实验表明该预测结果能指导软件组织较好地把握软件质量、合理分配测试资源,并在一定程度上帮助软件组织度量软件过程.     

基于组合函数法的灰色模型预测研究及应用

结合运用组合函数法,尤其是对数函数和幂函数在进行原始数据列转换后能提高数据列的光滑度和预测精度的优点,提出了基于组合函数法的灰色预测模型,利用此模型实例预测某油田的年产量,并利用相对误差法将预测值与实际值进行精度检验,取得了较好的结果。     

基于加权投影的二分网络的链路预测

二分网络上的链路预测是复杂网络中的重要研究内容。充分利用拓扑结构,提出一种基于双向投影的二分网络上的链路预测算法。它能同时投影二分网络上的两类节点,分别生成基于顶部节点的投影图和基于底部节点的投影图。通过基于资源分配的加权方法得到同类节点之间的资源权重比,利用相似度度量两类节点之间未链接边资源分配值进行比较,预测出链路边。在实验分析中通过利用AUC来分析算法的准确性和精度,得出该算法具有一定的优势。     

基于概率矩阵分解的个性化链接预测算法

链接预测是社会网络分析中一个具有挑战性的问题。社会网络中的链接预测问题就是预测社会实体间未被发现的链接和即将演化产生的链接。已有的链接预测算法大多基于社会网络本身的拓扑结构,而忽视社会实体自身的个性化特征。针对以上问题,结合社会实体的个性化特征和社会网络的拓扑特征,提出一种基于概率矩阵分解模型的个性化链接预测算法。该算法整合了社会网络的拓扑特征和实体的个性化信息,建立概率矩阵分解模型,并通过基于梯度的优化算法对模型进行求解。在两个数据集上进行多组实验,一个是数据挖掘领域的合作者网络,另一个是电子商务消费者的信任网络。实验结果证明该算法较现有方法预测准确率有了较大提高。     

基于多维属性的社会网络链接预测算法MDA-TF

针对传统社会网络链接预测算法忽视节点多维属性的问题,提出一种基于多维属性的社会网络链接预测算法MDA-TF。该算法首先经过数据预处理,结合节点的多维属性,构建张量模型;然后采用高阶正交迭代算法进行张量分解,得到核心矩阵和因子矩阵;最后根据核心矩阵生成链接预测结果。采用真实的社会网络数据集进行测试取得了较好的实验结果。操作,保证了种群的多样性,从而防止了算法的早熟收敛,提高了解的精度。实验结果也表明了该算法的有效性和正确性。     

基于网络节点文本增强的链路预测算法

已有的链路预测算法主要是基于目标网络结构信息的,没有考虑到与目标网络相关的文本信息。针对此问题,提出一种基于网络节点文本增强的链路预测算法。将网络节点的文本内容融入到网络表示学习过程中,使学习得到的网络表示向量中含有节点的文本属性。通过余弦相似性算法构建出目标网络的相似度矩阵。在3个真实的数据集上做链路预测仿真实验。实验结果显示,相比于现存的多种链路预测算法,该算法预测结果的精确度有明显提升,同时能够有效且准确地挖掘网络中节点间的结构关联性和内部相关性。