动态网络中的链接预测方法研究.pdf

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1、＂单位代码：腳３密级；旬听乃Ｕ部遷：嫁考巫營隹硕女讼乂度ＩＩＩＷ论文题目；动杰网络中的链接预测方法研究学号１２１２０４２９０５姓名弟毅导师陈可佳专业学位类别了程硕击类型全曰制专业（领域）计算机技术论女提交日期２０巧年３月ＩＩ南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。，论文中不包含其他人己经发表或撰写过尽我所知，除了文中特别加ｌｉｕ示注和致谢的地方外的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育化构的学位或证

2、书而使用过的材料。一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意与我。一切相关的法律责任本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担。〇！设、立．今中研究生签名；皮日期：南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可抖将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子义挡的内容和纸质一致。）授权。论文的内容相论文的公布（包括刊登南京邮电大学研究生院办理涉。密学位论文在解密后适

3、用本授权书研．：矣：瓜日：＞中究生签名导师签名期设坪寺蜗ResearchonLinkPredictionMethodinDynamicNetworksThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByQiangYiSupervisor:AssociateProf.KeJiaChenMarch2015摘要链接预测是社会网络分析的核心问题，根据网络的已知结构，对网络的未知部分或者对未来时刻的网络进行预测。链接预测，可以挖掘网络中潜在的信息，也可以预

4、测未来，广泛应用于好友推荐系统、合著者关系网络等领域。现实网络具有大规模、稀疏性、动态性的特点。大规模数据给算法带来的时间空间复杂度是链接预测的一个挑战；网络数据的节点多，链接少，如何利用未产生链接的节点对信息成为链接预测的另一个挑战；网络是动态发展的，节点和边都在不断更新，如何采用网络中节点的时间特征设计动态链接预测方法也是值得研究的问题。本课题的研究内容主要包括以下三个方面：1、总结并分析了链接预测的研究现状。总结近年来链接预测的研究内容，提出目前该任务存在的主要问题及面临的挑战。重点介绍了动态网络的链接预测问题，为动态复杂网络中的链接预测方法的研究明确了方向。2、提出了一种采用时间特征的

5、半监督链接预测方法，称为T-SSLP。针对网络稀疏性的特点，该方法使用了半监督学习技术，利用网络中大量未连接的节点对辅助已连接的节点对进行训练；针对网络动态性的特点，该方法在节点对的描述中添加了若干时间特征。我们在现实数据集DBLP和Enron中进行了仿真实验，并与未采用时间特征或未使用半监督技术的链接预测方法进行了对比。3、提出了一种基于集成学习的动态链接预测模型，称为EnDLiP。该方法针对网络动态性的问题，将网络中节点对结构特征的动态变化和链接预测结果之间的关系进行建模，根据学得的模型预测网络下一时刻可能出现的链接。该方法选取若干描述节点对样本的结构特征，记录样本的每个结构特征在网络演化

6、序列中的变化值，从中训练得到一个学习器；最后采用集成的方法，将每个特征对应的学习器的预测结果加权得到最后的模型。关键词:链接预测；动态网络；半监督学习；集成学习；机器学习；社会网络分析IAbstractLinkpredictionisacoreissueintheresearchareaofsocialnetworkanalysis,andpredicttheunknownpartofnetworkorthefuturenetwork,byusingtheinformationobtainedfromtheknownpartofnetwork.Linkpredictioncanbeusedto

7、minethemissinginformationinthenetwork,alsocanbeusedtopredictwhatwillhappeninthefuture.Itiswidelyusedinthefriend-recommendationsystem,co-authorrelationnetworkandmanyortherfields.Realnetworkhasthreechar