基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法

现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——DeepWalk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走（RWR）和局部随机游走（LRW）算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明：相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。     

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。     

基于最低度偏置重启随机游走的链路预测方法

链路预测是数据挖掘主题中的一个重要问题。基于随机游走的相似性方法一般设定游走粒子转移到相邻节点的概率是相等的,忽略了节点度值对转移概率的影响。针对此问题,提出一种基于lowest-degree偏置重启随机游走的链路预测方法。首先引入最低度偏置函数,对游走粒子的转移概率进行重新定义,然后将最低度偏置随机游走策略运用到重启随机游走中,探究粒子在游走过程中最低度偏向策略对节点相似度的影响。在九个真实网络数据集上进行链路预测,结果表明,所提方法具有良好的预测精度,且挖掘了更多网络拓扑结构信息,证明该算法在节点相似性的评估上具有一定的优势。     

基于一维三态量子游走的量子聚类算法

量子游走具有与经典随机游走不同的特性,因此它已经被用来解决包括元素区分、组合优化、图同构等问题。考虑量子游走和聚类两个领域,提出了一个基于一维三态离散量子游走的聚类算法。在该算法中,将数据点看作游走粒子;然后,这些粒子执行三态量子游走,接着根据粒子的测量结果更新数据点的属性值;最后,属于同一簇的数据点将会聚集,而属于不同簇的数据点将会分离。仿真实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于网络表示学习的链路预测算法

网络是表达对象之间复杂联系的重要形式,广泛存在。而链路预测作为网络分析的重要方法,具有很大的研究意义和应用价值。传统的链路预测算法普遍是基于邻接矩阵的稀疏表示方案而设计,计算效率低且扩展性差。首先引入网络表示学习的概念,创新性地提出基于几何布朗运动的随机游走算法GbmRw,然后进一步设计出网络表示学习算法GBMLA,实现更具区分能力与表达能力的网络表示,最后以节点表示向量的欧式距离来表征节点之间的相似性,从而预测其链路存在的可能性。不同领域的多个网络中进行反复实验的结果表明,该算法较之于基于原始网络设计的传统算法,预测效果得到了明显的提升,也进一步肯定了网络表示学习对于链路预测工作的重要意义。     

基于Word2vec和粒子群的链路预测算法

链路预测中普遍存在两大问题:特征提取困难和类别数据不平衡.本文借鉴文本处理中的深度学习特征提取算法和优化问题中的粒子群算法, 提出一种基于词向量的粒子群优化算法(Word2vec-PSO).该方法首先通过随机游走产生网络序列后, 利用Word2vec算法对节点序列特征提取.然后在有监督的条件下, 利用粒子群算法对提取好的特征进行筛选, 并确定重采样的参数来解决类别数据不平衡问题, 并分析了不同链路预测算法的计算复杂性.最后将本文的算法与基于相似性、基于深度学习、基于不平衡数据的3类链路预测算法, 在4个不同的时序网络中进行实证对比研究.结果表明, 本文提出的链路预测算法预测精度较高, 算法更加稳定且具有普适性.     

基于光量子芯片的量子自旋链中完美态转移可编程量子模拟

近些年,量子计算物理实现技术进步很快,构建能够发挥实际用途的量子计算装置成为发展重点。采用量子模拟研究量子自旋系统的演化行为,相比于经典模拟会更加高效。一维量子自旋链中完美态转移模型在量子通信和量子计算领域具有重要的研究价值。提出一种基于双光子连续时间量子漫步的可编程完美态转移量子模拟方法,并且基于光量子芯片完成了2类特殊哈密顿量作用下XY型量子自旋链中双激发“周期-镜像”完美态转移的量子模拟实验,为模拟量子自旋系统的演化提供了一种实用且可扩展的实验方案。     

基于共同邻居惩罚的复杂网络链路预测方法

链接预测是确定用户间关系的基本工具。通过相似性度量进行链路预测是一种常见的方法,提出一种基于相似度的链路预测算法,根据网络结构及拓扑特性来确定相似度,引入优化链路预测度量方法,将聚类系数作为网络结构性质。此外,并考虑共享邻域,得到较其他同类链路预测方法更好的性能。实验结果表明,提出的算法性能优于经典算法。结合在Facebook、Twitter与新浪微博等社交网络环境中的实验结果可知,SLP-CNP法较其他算法具有更优精度与效率。在未来的工作中,还可尝试在所提方法的基础上,提升在加权网络、有向网络和二部网络中的适用性。     

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。     

基于SkipGram模型的链路预测方法

现有的基于节点相似性的链路预测算法,在提升预测准确度时往往无法兼顾计算复杂度。受自然语言概率图模型在词向量表征上的运用启发,提出一种基于SkipGram模型的链路预测方法。首先提出基于概率的随机游走方法,通过这种方法得到网络节点的采样序列;然后结合SkipGram模型将网络节点映射到一个低维向量空间来降低复杂度;最终以向量间的距离作为衡量网络节点间相似性的指标,进而完成链路预测。通过在6个具有代表性的真实网络中进行实验和比较发现,提出的模型在预测准确度上得到大幅提高。     

Continuous-time quantum walks on semi-regular spidernet graphs via quantum probability theory

We analyze continuous-time quantum and classical random walk on spidernet lattices. In the framework of Stieltjes transform, we obtain density of states, which is an efficiency measure for the performance of classical and quantum mechanical transport processes on graphs, and calculate the spacetime transition probabilities between two vertices of the lattice. Then we analytically show that there are two power law decays ∼ t ⁻³ and ∼ t ^−1.5 at the beginning of the transport for transition probability in the continuous-time quantum and classical random walk, respectively. This results illustrate the decay of quantum mechanical transport processes is quicker than that of the classical one. Due to the result, the characteristic time t _c , which is the time when the first maximum of the probabilities occur on an infinite graph, for the quantum walk is shorter than that of the classical walk. Therefore, we can interpret that the quantum transport speed on spidernet is faster than that of the classical one. In the end, we investigate the results by numerical analysis for two examples.     

Establishing the equivalence between Szegedy’s and coined quantum walks using the staggered model

Coined quantum walks (QWs) are being used in many contexts with the goal of understanding quantum systems and building quantum algorithms for quantum computers. Alternative models such as Szegedy’s and continuous-time QWs were proposed taking advantage of the fact that quantum theory seems to allow different quantized versions based on the same classical model, in this case the classical random walk. In this work, we show the conditions upon which coined QWs are equivalent to Szegedy’s QWs. Those QW models have in common a large class of instances, in the sense that the evolution operators are equal when we convert the graph on which the coined QW takes place into a bipartite graph on which Szegedy’s QW takes place, and vice versa. We also show that the abstract search algorithm using the coined QW model can be cast into Szegedy’s searching framework using bipartite graphs with sinks.     

基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法

时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3 种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在 6 个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在 AUC评价标准下取得更优的预测性能。     

基于随机游走的带有属性网络的链接预测

链接预测的问题是复杂网络分析中的一个重要研究领域,已经在社会学、生物信息学、信息科学以及计算机科学等领域得到了广泛的应用。提出了一个顶点具有属性的网络链接预测的随机游走算法。在此算法中,根据顶点和属性的链接相似度定义了每一条边上的传播概率。并将顶点的属性相似度作为顶点间的相似度的初值,然后根据传输概率在网络中以随机游走的方式进行传播和更新,最终得到顶点间的相似度作为链接预测的结果得分。实验结果显示,提出的算法在顶点带属性的网络中取得了比其他算法更精确的预测结果。     

Quantum walks: a comprehensive review

Quantum walks, the quantum mechanical counterpart of classical random walks, is an advanced tool for building quantum algorithms that has been recently shown to constitute a universal model of quantum computation. Quantum walks is now a solid field of research of quantum computation full of exciting open problems for physicists, computer scientists and engineers. In this paper we review theoretical advances on the foundations of both discrete- and continuous-time quantum walks, together with the role that randomness plays in quantum walks, the connections between the mathematical models of coined discrete quantum walks and continuous quantum walks, the quantumness of quantum walks, a summary of papers published on discrete quantum walks and entanglement as well as a succinct review of experimental proposals and realizations of discrete-time quantum walks. Furthermore, we have reviewed several algorithms based on both discrete- and continuous-time quantum walks as well as a most important result: the computational universality of both continuous- and discrete-time quantum walks.     

动态连续时间网络表示学习

随着时间的推移,网络会随着节点和连边的变化不断发展。针对传统网络表示学习算法不能正确处理动态网络的问题,提出一种基于随机游走的动态连续时间网络表示学习算法（DCTNE）。通过定义一个灵活的节点时序邻居概念,设计一个有偏的随机游走过程。根据时间信息,有效地探索节点的不同时序邻居并建模不同邻居的影响,学习网络表示。实验证明了DCTNE动态网络时序信息的有效性。在链接预测任务上,DCTNE的AUC值与其他算法相比最高获得了50%的增益;在节点分类任务上,DCTNE相较于其他算法在效果上有明显提升。结果表明,对网络中时间依赖关系进行建模有助于后续的网络分析任务。