加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测

鉴于现有大多数链接预测算法仅考虑了图的局部或全局特性,在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且有关加权网络的链接预测研究相对较少,提出新的加权社会网络链接预测算法(STNMP).引入节点对边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似度.提出路径相似性贡献的概念,定义多路径传输节点相似性,用于描述步长为2和3的所有路径及这些路径上的中间节点对于所连接的两个节点的相似性总贡献.在多个真实网络中对算法的有效性进行验证,以AUC作为评价指标,与经典相似性算法CN、Jaccard、AA等进行预测准确率的对比分析.结果显示,针对小规模社会网络,STNMP算法的预测准确率高于现有算法.     

加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测

鉴于现有大多数链接预测算法仅考虑了图的局部或全局特性,在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且有关加权网络的链接预测研究相对较少,提出新的加权社会网络链接预测算法(STNMP).引入节点对边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似度.提出路径相似性贡献的概念,定义多路径传输节点相似性,用于描述步长为2和3的所有路径及这些路径上的中间节点对于所连接的两个节点的相似性总贡献.在多个真实网络中对算法的有效性进行验证,以AUC作为评价指标,与经典相似性算法CN、Jaccard、AA等进行预测准确率的对比分析.结果显示,针对小规模社会网络,STNMP算法的预测准确率高于现有算法.     

信息融合相似性算法下的虚拟社区链接预测

针对传统的基于节点相似性的链接预测方法存在链接预测指标仅考虑网络结构信息或者节点属性信息,以及链接预测指标静态处理节点之间关系的问题,提出了一种基于信息融合相似性算法的链接预测指标（similarity based on network evolution and user generated content , SNEUGC）,该指标结合用户生成内容信息和网络演化信息对含权网络进行链接预测,以解决现有链接预测指标在含权网络环境下链接预测准确率低的问题。实验证明,该方法的准确率达到了80％,具有一定的可行性。     

基于模块度相似性的二分网络链路预测算法

基于社团结构,提出模块度相似性的二分网络链路预测算法,克服了二分网络在链路预测中丢失社团结构信息的局限性。首先,通过定义二分模块度,利用奇异值分解,将网络中的节点嵌入到欧式空间中的向量。其次,提出二分网络模块度相似性的框架,利用向量余弦相似度定义二分网络节点对之间的模块度相似性指标(MS指标)。最后,基于小提琴图和评价指标AUC,在3个真实网络上进行模拟仿真,与9种链路预测相似性指标进行对比,证明MS指标用于二分网络链路预测具有较高的精度。     

基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法

提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH，通过反转符号网络中的正负关系生成负图，来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征，并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息，得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。     

基于改进的标签传播算法的网络聚类方法

采用传统标签传播算法实现网络聚类时,由于标签初始分配过程随机、节点选择过程随机、且标签更新顺序随机的原因,影响聚类结果。为此,提出一种新的基于改进标签传播算法的网络聚类方法,即用图对网络进行描述,并为网络聚类提供基础。改进标签传播算法过程如下:求出网络中任意两节点拥有最大公共邻居的平均阶数,把相似性最高的节点和邻居节点看作初始核心社团,为其分配初始标签;引入基于随机游走的相似度矩阵,令节点选择和自身相似度最高的节点拥有的标签;通过H指数对标签算法更新顺序进行改进;依据改进后结果,按照标签传播算法网络聚类过程实现聚类。实验结果表明,本文所提的网络聚类方法具有更高的准确性和稳定性。     

基于LDA主题模型的社会网络链接预测

针对传统社会网络链接预测方法忽视节点文本内容的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题模型的协作演化链接预测算法。算法利用LDA模型,对节点的文本内容进行分析,提取出每个节点的主题分布向量,利用分布向量的点积来衡量节点文本的相似性;然后将节点文本内容相似性矩阵与节点邻接矩阵相加,在此基础上计算节点之间的相似性;最后选取相似性最高的k个节点作为预测结果。实验结果表明该算法在网络图稀疏的情况下有较好的效果。     

基于隐朴素贝叶斯模型的链接预测算法

基于共邻节点及其改进的链接预测模型中对共邻节点间的依赖关系考虑不足,不能完全利用网络的拓扑结构信息,针对此问题,提出基于隐朴素贝叶斯模型和双隐朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该算法考虑共邻节点间互相依赖关系及其依赖关系的不同,通过隐朴素贝叶斯分类模型计算节点之间的相似性,利用条件互信息来衡量节点间的依赖程度,提高链接预测的准确率。采用网络DBLP和Email的真实数据作为实验数据集,使用AUC和Precision算法来评价本文的预测模型,实验结果表明,本文方法比目前主流方法的预测效果更好,验证了方法的准确性。     

基于隐朴素贝叶斯模型的链路预测算法

针对目前基于共邻节点及其改进的链接预测模型中存在对共邻节点间的依赖关系考虑不足,不能完全利用网络的拓扑结构信息的问题,本文提出了基于隐朴素贝叶斯模型和双隐朴素贝叶斯模型的链接预测方法。算法考虑共邻节点间互相依赖关系及其依赖关系的不同,通过隐朴素贝叶斯分类模型计算节点之间的相似性,利用条件互信息来衡量节点间的依赖程度,提高链接预测的准确率。采用网络DBLP和Email的真实数据作为实验数据集,使用AUC和Precision方法来评价本文的预测模型,实验结果表明,本文方法比目前主流方法的预测效果更好,验证了方法的准确性。     

基于SimRank的百度百科词条语义相似度计算

提出一种利用百度百科半结构化数据自动获取词语相似度的方法,该方法将百科词条与其相关词条看做有向图的两个节点,且两节点相互之间存在着链接关系,然后利用SimRank算法计算百科词条语义相似度。实验表明,该方法优于传统的词语语义相似度测量,能准确地反映词语之间的语义关系。     

复杂网络中的抽样链接预测

针对传统相似度算法无法预测给定顶点存在的链接问题,以抽样方法为基础,提出一种对复杂网络进行链接预测的方法,找出用户感兴趣节点的相关链接.根据用户感兴趣的节点,使用随机游走的方法,构造一个子图.设定该子图的大小使相似度估计值的误差小于给定的容错阈值.该方法仅在一个小的包含全局信息的子图上进行相似度计算,可以使计算时间大大减少.实验结果表明,算法的时间复杂度与数据集大小呈线性关系,基于局部指标的常见邻居(CN)算法、Jaccard以及PA指标算法的时间复杂度与数据集大小呈平方关系,以全局拓扑路径为基础的Katz算法的时间复杂度与数据集大小呈立方关系.     

融合多特征的符号网络连边符号预测

为提高符号网络的连边符号预测准确率,深入分析了影响连边符号的各项基本机理,拓展了"结构平衡理论"和"地位理论",同时将网页网络中的"PageTrust"度量引入符号网络用以刻画符号网络中节点的重要性. 在融合从不同角度反映连边符号形成机制理论的基础上,抽取出一组最能反映连边正负的网络特征,并将这类网络特征用于2类机器学习模型的训练与测试. 2个真实网络数据集上的实验结果表明,训练所得模型具有较已有模型更高的预测准确率和更好的通用性.     

基于结构相似度的多尺度局部社区发现算法

社会网络规模巨大且结构动态变化给传统社区发现算法带来了巨大挑战,局部社区算法通过种子节点进行扩展得到局部社区,较好解决了这些问题。结合节点结构相似度在传统社区定义的基础上提出了一种新的社区定义,在该定义基础上引入尺度因子并定义了结构模块度,基于该模块度提出了一种多尺度局部社区发现算法,并改进该算法使之应用到局部重叠社区发现。通过实验选择效果较好的节点结构相似度,在真实网络中和其他局部社区发现算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

融合用户行为同步指标的链路预测研究

现有链路预测方法大多基于网络结构相似性及连边的权重特征,没有有效挖掘连边权重形成的时序信息.考虑到两个节点行为的时间同步性往往是由于两个节点存在链接造成的,因此在网络结构的重构研究中通常利用节点的行为同步性来反推它们之间是否存在链接关系.该文尝试将节点同步性信息这一网络重构的方法引入链路预测领域,提出一种网络拓扑相似性...     

基于卷积神经网络的链接表示及预测方法

针对节点全局表示和链接局部拓扑关系,提出链接序列化表示及卷积神经网络（CNN）提取序列特征的链接预测方法.研究节点间的局部拓扑及共邻关系,基于共邻紧密度构建链接局部拓扑的有序节点序列,并用node2vec节点向量表达生成潜在链接的矩阵表示;基于CNN建立链接预测的分类模型,采用CNN可变滤波器窗口卷积运算提取序列中共邻与节点对的多层隐含关系,分类训练实现链接的有效预测.在4种大规模网络数据集上的实验结果表明,相比已有方法,该方法的AUC值有显著提高,最高达12.4%,稳定性及普适性较强,解决了传统方法对大规模稀疏网络的预测准确率下降问题.     

车辆接入互联网基于机会链接的资源分配

为提高车辆接入互联网的通信服务能力,研究了无线网络接入点(AP)如何分配信道资源,才能更为有效地利用车载节点间的机会通信扩展AP通信服务范围.对基于机会链接的资源分配问题进行了形式化定义并证明该问题是NP-难的.为解决该问题又提出基于节点间链接预测的资源分配近似算法. 通过模拟实验分析了节点数量与节点请求下载量对传输率的影响,并将基于链接预测的资源分配算法(APL)与现有的基于竞争及随机资源分配方法进行了对比实验分析,实验结果表明: 该方法显著地提高了网络的通信服务能力.     

基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法

在复杂网络中节点相似度度量以及密度峰值聚类算法的基础上,提出了一种基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法。首先,提出了基于节点相似度和节点间最短距离的节点距离度量。然后,应用密度峰值聚类方法探究网络中的社区结构,密度峰值聚类算法不仅能够检测出各个社区中心并进行相应的社区扩展,而且能够避免参数选择过程。最后,通过与经典算法在真实数据集和人工合成数据集上的比较实验,充分验证了本文方法的可行性和有效性。     

使用轨迹指纹和地点相似性的地点推荐

针对传统的时空轨迹相似性度量算法中存在的计算复杂度高且不适于增量计算的问题,提出了基于相似哈希计算用户时空轨迹相似度的方法,同时使用逆轨迹频率(ITF)度量位置流行度对轨迹相似性的影响,将用户的历史轨迹编码为二进制轨迹指纹,并根据海明距离判断轨迹指纹之间的相似性,使得相似性计算可以在线性时间内完成;此外,改进了地点相似性算法,并将轨迹相似度和地点相似度相结合提出了基于地点和轨迹相似性的地点推荐算法。实验结果表明,本文的推荐方法在准确率、召回率和覆盖率方面能够取得较好的推荐效果,验证了所提方法的有效性。     

一种改进的链路预测好友推荐方法

为从海量用户中筛选出与目标用户相似度最高的用户作为好友进行精确推荐,提出一种链路预测好友推荐算法。通过用户之间的链路关系推荐出与目标用户相似性最高的Top-N个用户;分别计算目标用户与这Top-N个用户之间的标签相似性以及共同好友相似性,并对其分别赋予相应的权值;根据权值计算目标用户与其他用户之间的综合相似度;对综合相似度进行排序,为目标用户推荐出与其相似度最高的用户。以腾讯微博用户推荐为例进行实验,结果表明,该推荐算法的精确率比单一链路预测算法高8%。该算法能在一定程度上提高好友推荐的准确率。     

基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别

目前现场接触网吊弦缺陷图像严重不足，导致模型特征学习不充分，识别准确率难以得到有效提高，为此提出基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别方法.采用以ResNet-50作为主干网络的视觉特征提取模块提取图像视觉特征；使用预训练的Word2Vec词向量对标签组合图中的节点特征进行初始化，并通过2层图卷积网络学习标签组合图中各节点之间的依赖关系，从而优化组合标签节点的语义特征，改善最终的识别效果；将提取到的视觉特征和优化后的组合标签节点的语义特征相对齐，构建相似度函数计算图像视觉特征与组合标签语义特征之间的相似度得分，并通过交叉熵损失完成图像组合标签的预测.仿真实验结果表明：所提方法对可见类样本的类平均检测准确率为93.5%，对不可见类样本的类平均检测准确率为86.5%.