基于共同邻居局部中心性多属性决策的链路预测算法

发布时间：2024-04-25 04:09

　　链路预测旨在根据网络节点属性以及网络拓扑结构等已知信息,找出当前网络中的缺失链接或预测未来时刻即将出现在网络中的新链接。它既可在理论层面揭示复杂网络的内在演化趋势,又可以在实际应用层面处理许多难以有效解决的重要问题,从而成为了复杂网络领域的重要议题。大量的研究表明一些重要的节点在网络中具有更大的影响力,而基于网络拓扑结构相似性的链路预测方法具有计算复杂度较低的特点。本文研究发现以往该类算法并未充分利用节点中心性这一重要特征,因而从共同邻居的局部中心性对链路预测的重大影响出发,提出基于共同邻居局部中心性多属性决策的链路预测算法,主要工作包括:首先,考虑到共同邻居中一些具有重要作用的核心节点往往具有更大的影响力,尤其在社交网络中,大量活动都是围绕这些核心节点展开,本文提出了共同邻居节点局部中心性概念及改进的局部相似性指标,并对共同邻居的局部接近中心性、局部介数中心性和局部三角中心性进行定义,从而将它们作为共同邻居节点的局部中心性的度量指标引入到改进的链路预测算法中。其次,本文通过对共同邻居节点的局部介数中心性、局部接近中心性以及局部三角中心性指标进行多属性建模,提出了基于TOPSIS多属性...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1酵母菌蛋白质分子结构

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图2.1泊松(Poisson)分布示意图

图2.1泊松(Poisson)分布示意图Fig.2.1PoissonDistribution络中的节点的度值分布近似于泊松(Poisson)分布示，其度值分布可以表示为：()!kpkek的大量的实际应用网络的度分布通常可以用幂律络属于无标度(Scale-F....

图2.2幂律分布分布示意图

图2.1泊松(Poisson)分布示意图Fig.2.1PoissonDistribution网络中的节点的度值分布近似于泊松(Poisson)分布[3所示，其度值分布可以表示为：()!kpkek中的大量的实际应用网络的度分布通常可以用幂律分网络属于无标度(....

图2.3星型耦合网络示意图

重庆大学硕士学位论文(Regular-Network)和复杂网络(Complex-Networks机网络(Random-Network),小世界网络(Small-Wo真实网络则是介于规则网络和随机网络之间。络的节点按照一定的规则进行链接，这样的网络便是可以将常见的规则网络模型分为....

本文编号：3963984