基于级联时空特征的信息传播预测方法

现有信息传播预测方法对级联序列和拓扑结构独立建模,难以学习级联时序特征和结构特征在嵌入空间的交互表达,造成对信息传播动态演化的刻画不足.因此,文中提出基于级联时空特征的信息传播预测方法.基于社交关系网络和传播路径构建异质图,使用图神经网络学习异质图和社交关系网络节点的结构上下文,引入门控循环单元提取级联时序特征,融合结构上下文和时序特征,构建级联时空特征,进行信息传播的微观预测.在Twitter、Memes数据集上的实验表明,文中方法性能得到一定提升.     

基于局部图结构的链接预测模型

链接预测是基于已知的部分图数据来预测节点之间未被观测到的边或者未来可能产生的边的任务。链接预测领域目前最表现最佳的方法是,对所有目标节点对提取周围的低阶邻居小图,使用小图做图分类预测链接的方法。然而,这种方法的稳定性和性能受限于图的局部结构特异性。提出的方法在上述算法的基础上进行了改进。该算法根据目标节点周围节点的结构特征计算周围节点优先值,根据优先值筛选出高优先值的节点集合,并同时选出一定数量的随机节点,共同组成封闭子图,提取子图特征进行链接预测。实验表明,该算法有效提高了在不同结构的图数据上选出的小图的精准性和稳定性,显著提升了链接预测的效果。     

基于矩阵分解的属性网络嵌入和社区发现算法

属性网络不但包含节点之间复杂的拓扑结构,还包含拥有丰富属性信息的节点,其可以比传统网络更有效地建模现代信息系统,属性网络的社区划分对于分析复杂系统的层次结构、控制信息在网络中的传播和预测网络用户的群体行为等方面具有重要的研究价值.为了更好地利用拓扑结构信息和属性信息进行社区发现,提出了一种基于矩阵分解的属性网络嵌入和社区发现算法(CDEMF).首先提出基于矩阵分解的属性网络嵌入方法,基于网络局部链接信息计算相邻节点的相似性,将其与属性接近度联合建模,通过矩阵分解的分布式算法得到每个节点对应的低维嵌入向量,即把网络节点映射为低维向量表示的数据点集合.接着提出基于曲率和模块度的社区划分方法,自动确定数据点集合中蕴含的社区数量,并通过对数据点集合聚类完成属性网络社区划分.在真实网络数据集上,将CDEMF方法与其他8种知名算法进行比较,实验结果表明CDEMF具有良好的性能.     

基于对比学习的全局增强动态异质图神经网络

图神经网络由于其对图结构数据的强大表征能力近年来受到广泛关注.现有图神经网络方法主要建模静态同质图数据，然而现实世界复杂系统往往包含多类型动态演化的实体及关系，此类复杂系统更适合建模为动态异质图.目前，动态异质图表示学习方法主要集中于半监督学习范式，其存在监督信息昂贵和泛化性较差等问题.针对以上问题，提出了一种基于对比学习的全局增强动态异质图神经网络.具体地，所提网络首先通过异质层次化注意力机制根据历史信息来生成未来的邻近性保持的节点表示，然后通过对比学习最大化局部节点表示和全局图表示的互信息来丰富节点表示中的全局语义信息.实验结果表明，提出的自监督动态异质图表示学习方法在多个真实世界数据集的链路预测任务上的AUC指标平均提升了3.95%.     

基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法

时序网络中的动态链路预测旨在基于历史连边信息预测未来会产生的连边,是网络分析的重要组成部分,具有极大的理论研究价值和广阔的应用场景.针对现有的动态链路预测算法大多基于一阶连边关系预测未来连边,忽略了对高阶的拓扑信息和时序通联信息的挖掘和利用问题,提出一种基于时序模体注意力图卷积的动态链路预测算法.首先,提出一种时序模体邻接矩阵构建算法,利用时序模体抽取节点间的高阶拓扑和时序关系信息;然后利用隐式调节过程对网络演化过程进行建模,并使用时序模体邻接矩阵作为传输矩阵的图卷积神经网络学习节点的低维向量表示并进行迭代更新;最后以节点间表示向量作为输入,通过计算连边发生的条件密度函数值作为依据完成动态链路预测.在多个真实时序网络数据集上的实验结果表明,所提算法可有效挖掘节点间的高阶拓扑和时序信息,提高动态链路预测效果.     

基于全局注意力机制的属性网络表示学习

属性网络不仅具有复杂的拓扑结构,其节点还包含丰富的属性信息.属性网络表示学习方法同时提取网络拓扑结构和节点的属性信息来学习大型属性网络的低维向量表示,在节点分类、链路预测和社区识别等网络分析技术方面具有非常重要和广泛的应用.文中首先根据属性网络的拓扑结构得到网络的结构嵌入向量;接着通过全局注意力机制来学习相邻节点的属性信息,先用卷积神经网络对节点的属性信息作卷积操作得到隐藏向量,再对卷积的隐藏向量生成全局注意力的权重向量和相关性矩阵,进而得到节点的属性嵌入向量;最后将结构嵌入向量和属性嵌入向量连接得到同时反映网络结构和节点属性的联合嵌入向量.在3个真实数据集上,将提出的新算法与当前的8种知名网络表示学习模型在链路预测和节点分类等任务上进行比较,实验结果表明新算法具有良好的属性网络表示效果.     

基于快照的大规模动态图相似节点查询算法

动态图拓扑结构演进过程中,为了量化在一定时间域内节点间联系的变化情况,定义了一种泛相似节点的概念,通过衡量其与当前节点的联系是否频繁、分布是否均匀来确定与当前节点的泛相似程度,并提出了一种基于快照的大规模动态图泛相似节点查询处理算法。具体包括:图动态演进过程的快照集表示,即演进动态图;图动态演进过程中的节点泛相似的语义及其形式化表示方式,从联系的频繁程度与分布的均匀程度对节点的相似程度进行了刻画;节点泛相似语义的矩阵表示及处理方式;针对这种语义的泛相似节点查询处理算法。真实数据集和合成数据集上的实验结果均表明算法能够处理大规模动态图上泛相似节点的查询问题,并在实际应用中运用实现。     

一种基于层级信息优化的有向网络表示学习方法

网络表示方法旨在将每个节点映射到低维向量空间,并保留节点在网络中的结构关系。有向网络的环中节点相互可达,破坏了非对称传递性,影响了模型对网络整体结构信息的学习。为削弱有向网络的环在表示学习中的影响,增强模型对全局结构信息的感知,文中提出了一种针对有向网络表示学习的优化方法。该方法借助TrueSkill方法获取节点的层级信息,将该信息转化为边权重并引入表示学习过程。文中将此方法应用到已有的多种有向网络表示学习方法中,多个有向网络数据集上的链接预测和节点分类任务的实验结果表明,所提方法的性能相比原有方法得到了明显提升。     

基于最优传输的层次化图核

已有的图核大多关注图的局部属性,利用局部的拓扑特征构建图的相似性度量,忽略图的层次结构信息.为了解决这个问题,文中提出基于最优传输的层次化图核.首先,将每个图表示成层次化的图结构.在层次化图结构构建过程中,利用K-means聚类算法构造每层图的节点,节点间的概率连接作为图的边.然后,利用带有熵约束的最优传输计算两图的层次结构上每层图之间的最优传输距离.最后,基于最优传输距离计算基于最优传输的层次化图核.在6个真实图数据集上的实验表明,文中方法可提升分类性能.     

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GNN双源学习的访问控制关系预测方法

随着大数据技术的迅速发展和广泛应用,用户越权访问成为制约大数据资源安全共享、受控访问的主要问题之一。基于关系的访问控制（ReBAC,relation-based access control）模型利用实体之间关系制定访问控制规则,增强了策略的逻辑表达能力,实现了动态访问控制,但仍然面临着实体关系数据缺失、规则的关系路径复杂等问题。为克服这些问题,提出了一种基于GNN双源学习的边预测模型——LPMDLG,将大数据实体关系预测问题转化为有向多重图的边预测问题。提出了基于有向包围子图的拓扑结构学习方法和有向双半径节点标记算法,通过有向包围子图提取、子图节点标记计算和拓扑结构特征学习3个环节,从实体关系图中学习节点与子图的拓扑结构特征;提出了基于有向邻居子图的节点嵌入特征学习方法,融入了注意力系数、关系类型等要素,通过有向邻居子图提取、节点嵌入特征学习等环节,学习其节点嵌入特征;设计了双源融合的评分网络,将拓扑结构与节点嵌入联合计算边的得分,从而获得实体关系图的边预测结果。边预测实验结果表明,相较于R-GCN、SEAL、GraIL、TACT等基线模型,所提模型在AUC-PR、MRR和Hits@...     

基于最简子图的链接表示及预测

稀疏网络的传统链接预测准确率低,为了捕捉稀疏网络节点间建立链接的可能性,提出基于节点间最短路径的最简子图概念。最简子图反映了节点间的拓扑紧密关系,在采用node2vec节点向量化方法的基础之上,实现了基于最短路径的链接表示,并采取长短期记忆循环神经网络(LSTM)学习长链接节点序列的特征,最终实现链接的分类。实验结果表明,该方法与已有方法相比,在4种不同数据集上的预测AUC值平均提高了11.6%,AP值平均提高了13.3%。     

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。     

基于聚类信息和对称非负矩阵分解的链路预测模型研究

现有的大部分基于非负矩阵分解的链路预测方法仅考虑网络拓扑结构信息而忽略节点与链接聚类信息.针对此问题,提出一个融合聚类信息的对称非负矩阵分解的链路预测模型.首先,该模型利用对称非负矩阵分解去捕获网络节点相似度信息;其次,使用基于Jaccard的节点和链接聚类系数去保持网络局部结构信息;最后,启用拉格朗日乘法规则去学习模型参数.在六个真实无向无权和四个加权网络上的实验结果表明,该方法在两种不同类型网络预测精确度分别提升了1.6％和8.9％.     

多视角融合的时空动态图卷积网络城市交通流量预测

城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建静态路网拓扑图对城市空间相关性进行表示,忽略了节点的动态交通模式,难以表达节点流量之间的时序相似性,无法捕获路网节点之间在时序上的动态关联.2)只考虑路网节点的局部空间相关性,忽略节点的全局空间相关性,无法建模交通路网中局部区域和全局空间之间的依赖关系.为打破上述局限性,本文提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型用于预测交通流量.首先,从静态空间拓扑和动态流量模式视角出发,构建路网空间结构图和动态流量关联图,并使用动态图卷积学习节点在两种视角下的特征,全面捕获城市路网中多元的空间相关性.其次,从局部视角和全局视角出发,计算路网的全局表示,将全局特征与局部特征融合,增强路网节点特征的表现力,发掘城市交通流量的整体结构特征.接下来,设计了局部卷积多头自注意力机制来获取交通数据的动态时间相关性,实现在多种时间窗口下的准确流量预测.最后,在四种真实交通数据上的实验结果证明了本文模型的有效性和准确性.     

基于K-shell分解与邻居节点度去噪的链路预测方法

链路预测是研究复杂网络结构和演化机制的重要工具,提高链路预测的精度具有重要价值。针对传统的基于网络拓扑结构相似性算法预测精度偏低的问题,从网络优化去噪的角度进行分析,提出了一种基于K-shell分解与邻居节点度（KSDNN）去噪的链路预测方法。该方法首先从全局的角度通过K-shell分解对复杂网络中所有节点进行重要性排序,然后从局部的角度结合节点邻居节点的度对节点重要性进行综合评判,最后对网络数据进行优化后进行链路预测。通过在四个不同的真实网络进行验证,实验结果表明,所提方法预测精度优于K-shell去噪的方法,且相较于传统算法预测精度平均提升了2%左右。     

基于对抗图卷积的网络表征学习框架

现有的网络表征方法及其相关变体的侧重点在于保存网络的拓扑结构或使重构误差最小,忽略隐变量的数据分布问题.基于此种情况,文中提出基于对抗图卷积的网络表征学习框架(AGCN),使网络模型不仅可以组合图的结构信息和节点的属性信息,提高网络表征学习性能,而且可以学习数据分布.与此同时,在AGCN的基础上提出端到端的多任务学习框架(MTL),在一个学习阶段可以同时进行链接预测和节点分类任务.实验表明,MTL性能较优.     

基于复杂网络动力学模型的链路预测方法

链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分,当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络,首先构建了复杂网络动力学模型,然后给出了基于复杂网络动力学模型的链路预测节点中心性的量化评价指标,最后通过给出的节点中心性量化指标,提出了由复杂网络动力学模型定义的链路预测方法。通过在真实网络数据集上进行的实验表明,提出的链路预测方法较基准方法有明显的预测精度的提升。     

基于图卷积神经网络的网络节点补全算法

网状数据结构通常获取的网络数据不完整,存在缺失节点.对此,文中提出基于图卷积神经网络的网络节点补全算法.首先对可观测网络进行成对采样,构造目标节点对的封闭子图和特征矩阵.然后利用图卷积神经网络提取子图及特征矩阵的表征向量,用于推断子图中的目标节点对之间是否存在缺失节点,同时判断不同目标节点对间的缺失节点是否为同一节点.最后,在真实网络数据集及人工生成的网络数据集上的实验表明,文中算法可较好解决网络补全问题,在缺失节点比例较大时仍能有效补全网络.     

一种基于网络拓扑重合度的关键节点识别方法

关键节点识别是分析和掌握复杂网络结构和功能的重要手段,对于研究网络鲁棒性、维持网络稳定性具有重大现实意义.为了探索节点与邻居之间的关联性,提出了一种有关度中心性和公共邻居数量的关键节点识别方法,仅用局部信息就表征出了节点重要性,展现了网络拓扑重合度对关键节点识别的影响,网络拓扑重合度是指节点在通信过程中与其他节点可共用的部分.通过静态和动态攻击的方式对六个真实网络和三个人工网络进行节点移除攻击,以最大连通子图比例和网络效率作为节点识别准确性评价标准.实验表明蓄意攻击比随机攻击更有针对性,此外证明了所提方法与度中心性DC、K-shell分解法、映射熵ME方法、集体影响CI方法以及潜在增益EPG方法相比更能准确评估出节点的重要性.