基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型

现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测，该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息，而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足。针对此问题，提出一种基于密集连接卷积神经网络（DenseNet）的链路预测模型（DenseNet-LP）。首先，利用基于网络表示学习算法node2vec生成节点表示向量，并利用该表示向量将网络节点的结构信息映射为三维特征数据；然后，利用密集连接卷积神经网络来捕捉链路结构的特征，并建立二分类模型实现链路预测。在四个公开的数据集上的实验结果表明，相较于网络表示学习算法，所提模型链路预测结果的ROC曲线下方面积（AUC）值最大提高了18个百分点。     

基于高阶近似的链路预测算法

目前大部分链路预测算法只研究了节点与邻居节点之间的一阶相似性，没有考虑节点与邻居的邻居节点之间的高阶相似性关系。针对此问题，提出一种基于高阶近似的链路预测算法（LP-HOPA）。首先，求出网络的归一化邻接矩阵和相似度矩阵；其次，利用矩阵分解的方法将相似度矩阵进行分解，得到网络节点的表示向量以及其上下文的表示向量；然后，通过高阶网络表示学习的网络嵌入更新（NEU）算法对原始相似度矩阵进行高阶优化，并利用归一化的邻接矩阵计算出更高阶的相似度矩阵表示；最后，在四个真实的数据集上进行大量的实验。实验结果表明，与原始链路预测算法相比，大部分利用LP-HOPA优化后的链路预测算法准确率提升了4%到50%。此外，LP-HOPA算法能够将基于低阶网络局部结构信息的链路预测算法转换为基于节点高阶特征的链路预测算法，在一定程度上肯定了基于高阶近似链路预测算法的有效性和可行性。     

多维社会网络中链路预测方法研究

多维社会网络中链路预测是指通过已知的网络节点以及多维社会网络结构等信息预测多维社会网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性.在研究有关链路预测的相关技术后,基于节点之间的相似性,提出了一种多维社会网络中的链路预测算法.算法中考虑时间因素和权重因素对于链路预测的影响,同时将多维网络中的相关技术应用到链路预测的过程...     

多层网络链路预测研究进展

链路预测是指通过已知的信息预测网络中尚未连边的两个节点之间产生连接的可能性.如今存在大量单层网络的链路预测方法,多层网络链路预测问题在近三年为人所重视,但较少有人进行系统整理.针对该问题,对现有多层网络链路预测算法进行归纳和对比,主要分为基于单层链路预测扩展的方法、建立模型的方法和基于机器学习的方法.第一类方法利用其他层层间关系和层内关系预测目标层信息;第二类方法构建模型;第三类方法提取层间和层内特征,使用机器学习完成链路预测.     

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...     

无线Ad hoc网络中基于0-1优化的两步骤资源分配算法

为了解决无线Ad hoc网络中节点性能随节点个数增加而下降的问题,利用多射频多信道技术(MR-MC)进行资源分配以及减少网络干扰量已成为优化无线网络性能的重要技术手段。在此基础上,提出了一种基于0-1规划的网络优化模型和两步骤资源分配算法TBCA&LS(Tree Based Channel Assignment&Link Scheduling)。该算法利用分簇重组网络结构,通过分析相邻链路干扰关系构建0-1优化模型,并在此基础上执行将信道分配和链路调度结合的资源分配算法,减少相邻链路冲突,增加并行传输量,进而达到提升网络吞吐量、优化网络资源分配的目的。最后,在Matlab仿真软件中执行两步骤资源分配算法,实验结果表明,与对比算法CCAS和仅利用信道分配的算法相比,所提算法可以有效优化网络性能。     

基于AFP的有向加权注意力流网络链路预测

个性化推荐系统在减轻信息超载、提供个性化服务和辅助用户决策等方面应用广泛,链路预测是个性化推荐的重要方法之一。传统启发式链路预测方法仅考虑网络的图结构特征,缺乏对显式特征和隐式特征信息的应用,且大多数方法基于无向无权网络。针对传统链路预测方法存在的不足,基于集体注意力流网络和R-GCN方法,提出了链路预测算法AFP,将注意力流网络中2节点间不同的边方向抽象为2种边关系类型,并引入注意力机制学习网络中的节点属性和边属性,还综合考虑了网络的图结构特征、显式特征和隐式特征,最后通过评分函数得到三元组成立与否的概率,将链路预测问题转化为一个二分类问题,预测节点间的边属于某个关系类型的可能性。实验结果表明,相比于GCN、GAT等6个基准算法,该算法在准确度、精度和召回率等多个评价指标上均有提升。     

基于资源分配与偏好连接的局部路径链路预测算法

针对复杂网络中基于结构相似性的链路预测问题,在对比现有链路预测算法相似性指标的基础上,结合资源分配算法中节点资源共享概念和偏好连接算法中节点度与连边概率关系,同时综合局部路径,定义一个相似性指标LRPA,并据此提出一种新的链路预测算法。在经典复杂网络数据集和真实比特币OCT交易网络中进行预测,实验结果表明,该算法能准确预测连边结构以及比特币用户的交易模式。     

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。     

结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法

研究复杂网络的链路预测算法对分析舆论传播方向、预测舆论演进趋势和控制舆论发展进程具有重要意义。针对现有的基于节点度的链路预测算法存在预测质量偏低的问题,提出了一种结合二层节点度和聚类系数的链路预测算法。算法全面考虑网络局部结构信息以及共同邻居节点之间的差异性,在相似性评价指标的选择上将节点度和聚类系数结合,深度挖掘节点相似性性质并将节点度扩展到二层。最后在三个真实数据集中分别进行仿真实验,结果表明提出的算法相比于Common Neighbors、Adamic-Adar和Resource Allocation等经典算法具有更好的性能。     

基于二部图多权重投影的大数据推荐算法

基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题,为此提出了一种基于二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先,提取出数据集的基础信息,将所有的项目—用户数据输入莱文斯坦距离程序,计算各个属性之间的相似性;然后,计算二部图网络中节点之间相同邻居的数量、节点之间的共同邻居度以及每个节点的度,计算二部图网络中每条边的三重权重;最后,采用增强的二部图投影技术提取二部图网络的潜在链接,实现基于相似性的链接预测。在大数据集与小数据集上分别开展了实验,结果显示该算法的准确率与覆盖率均优于其他几种类型的推荐算法,并且优于同类型的推荐算法。     

融合多元影响力节点识别指标MPR的链接预测

多元网络通常是指节点之间存在多种维度链接关系的图结构.多元网络链接预测算法在构建相似度指标时,多数仅考虑单一维度网络的拓扑结构属性,未挖掘不同维度子网络之间存在的关联,影响链接预测的效果.针对该问题,提出一种基于多元全局节点影响力识别指标MPR的多元网络链接预测算法.通过定义一个多维度节点影响力排序指标MPR,度量多元网络空间中影响力较大的节点,并把影响力排名函数转化为潜在节点对之间的相似度得分,从而应用到多元网络链接预测场景中.在2个真实多元网络数据集上的实验结果表明,该算法的预测效果优于PR、EDC、ANC等对比算法,且具有较好的稳定性.     

基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现方法

现实世界存在大量二分网络,研究二分社区结构有助于从新角度认识和理解复杂网络。由于二分网络特殊的二分结构,使得基于单模网络的现有社区发现算法无法适用。本文提出一种基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现算法,该算法将异质节点间的连接关系转化为其在用户节点集上的连接概率分布,并建立基于概率分布的KL相似度衡量节点连接模式的差异性,从而克服二分结构对节点相似性评估的不利影响,实现对二分网络异质节点的社区发现。在人工网络和真实网络上的实验和分析表明：该算法能够有效挖掘二分网络社区结构,改善二分网络社区发现的准确性和效率。     

无线传感器网络中基于节点对链路质量的任务分配

为了提高无线传感器网络中的资源使用效率,提出了一种新颖的算法,即基于节点之间的链路质量将任务分配给一对协同工作的传感器节点。具体来说,算法基于两个相邻节点之间的链接质量来获得这两个节点组成的节点对的能力等级,然后为每个节点对分配一个任务等级(如通过计算强度衡量)可以与此节点对的能力等级相匹配的任务,以便每个节点对可以协同高效地执行每个任务。考虑到一个节点可能会与多个节点组成不同节点对,而这些节点对被分配到的任务可能出现冗余(具有相同任务等级的任务),所以需要调整这些任务以避免执行冗余任务。仿真结果表明,该算法不仅可以提高任务分配效率,而且可以平衡网络能耗。     

一种基于流量预测的资源动态管理算法

分析了基于有效带宽理论(effectivebandwidththeory)的静态资源分配方案的弊端。在此基础上,提出了一种基于流量预测的资源动态管理算法,并且把资源动态管理算法具体应用到QoS的区分服务(DifferentiatedService)体系中,算法在区分服务网络的边缘路由器上实现。最后,在ns 2的仿真环境下对两种算法进行了比较,试验结果证明无论在丢包率还是链路利用率上,资源动态管理算法都比静态资源分配方案有明显的优势。     

基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法

现有的链路预测方法的数据来源主要是基于邻居、路径和随机游走的方法,使用的是节点相似性假设或者最大似然估计,尚缺少基于神经网络的链路预测研究。基于神经网络的一些研究表明,基于神经网络的DeepWalk网络表示学习算法可以更加有效地挖掘到网络中的结构特征,已有研究证明DeepWalk等同于分解目标矩阵。因此,提出了一种基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法（LPMF）。该算法首先基于矩阵分解的DeepWalk算法分解得到网络的表示向量;然后通过余弦相似度计算每对节点之间的相似度,构建目标网络的相似度矩阵;最后利用相似度矩阵,在三个真实的引文网络中进行链路预测实验。实验结果表明,提出的链路预测算法性能优于现存的20余种链路预测算法。这充分表明了LPMF能够有效地挖掘网络中节点之间的结构关联性,而且在实际网络的链路预测中能够发挥出较为优异的性能。     

基于网络资源流量的链路预测方法

在复杂网络中,现有基于结构相似性的链路预测方法较少考虑全局和局部拓扑信息之间平衡性、准确度和复杂度之间平衡性以及网络资源动态流动的问题。将网络资源流量作为相似性判断依据,提出一种准局部链路预测方法。根据网络中节点重要性的不同来为它们分配对应的资源,以保证资源分配的合理性。针对网络资源提出一种动态流动机制,将节点对双向流动的资源之和作为相似程度的量化指标。引入节点对之间中间路径节点的概念,分析中间路径节点在资源流动过程中的稀释作用。在此基础上,计算初始资源量和稀释作用量从而得到网络资源流量方法的性能评估指标值。在Jazz、NS等11个真实世界的网络中进行实验,对比该方法与CN、Salton等常见基准方法在准确度和鲁棒性方面的性能表现,结果表明,所提方法能够充分利用准局部信息,既能考虑资源流动性又能解决平衡性问题,可有效提高链路预测性能。     

基于随机投影和主成分分析的网络嵌入后处理算法

网络嵌入作为网络表示学习,近年来受到了研究人员的广泛关注。目前,已有许多基于网络结构学习网络中结点的低维向量表示的模型,如DeepWalk等,并且这些模型在结点分类和链接预测等任务中取得了良好的效果。然而,随着网络规模的增大,多个网络嵌入算法存在计算瓶颈问题。为缓解该问题,可采用诸如随机投影这类无需学习的方法,但这样可能会丢失网络结构的关键信息,致使算法性能下降。为此,文中提出了一种网络嵌入的后处理算法PPNE(Post-Processing Network Embedding),该算法结合了随机投影以及主成分分析,有效地保留了网络结构的关键信息,保持了网络结构的高阶近似性。将所提算法与其他网络嵌入算法在3个公共数据集上针对结点分类和链接预测任务进行实验对比,以验证其有效性。实验结果表明,PPNE算法在运行速度和预测性能方面相比其他算法有较大的提升,尤其是该算法在保证良好任务效果的同时,运行速度比其他基于学习的算法提升了至少两个数量级。     

基于相似度传播的二分网络链接预测

链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部分的节点之间的链接相似性得分根据它们的边的传播概率来传播。在不同大小的真实社交网络上的实验结果证明,该算法可以取得比其他算法更精确的预测结果。