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1、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與演化一直是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的研究熱點,已經(jīng)有大量的研究成果出現(xiàn)。其中大部分的研究都是基于同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(比如好友網(wǎng)絡(luò))。但是,絕大多數(shù)真實網(wǎng)絡(luò)都是多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),即點之間存在多種類型的邊。以文獻合作網(wǎng)絡(luò)為例,網(wǎng)絡(luò)中的點是作者,點之間的邊不僅僅代表兩個作者合作發(fā)表過論文,還可以有更深的含義,如共同發(fā)表的文章所屬的研究方向(如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等)。多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)比同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)具有更強的語義表達能力,在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上進行網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測與演化
2、研究能得到更好的結(jié)果。令人遺憾的是,在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上進行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與演化的研究并不多。
本文研究的是如何在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上處理網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測與演化問題。根據(jù)研究粒度與研究目的的不同,研究的內(nèi)容分成三部分,分別是多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的連接預(yù)測、多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的社團演化建模以及多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的社團演化預(yù)測。在多維異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上的連接預(yù)測的研究中,本文提出了基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的MCBLP算法。基于真實數(shù)據(jù)(DBLP)的實驗驗證了MCBLP算法的有效性。在
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