鏈接預(yù)測算法及應(yīng)用.pdf

1、許多社會、生物等復(fù)雜系統(tǒng)可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來進行描述，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點表示系統(tǒng)中的個體，邊表示個體之間的相互作用。近年來，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成為一種描述和分析復(fù)雜系統(tǒng)的有效手段并成為一個研究熱點。其研究可以概括為既息息相關(guān)又逐漸深入的三個內(nèi)容：度量網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計性質(zhì)；構(gòu)建模型來理解性質(zhì)；在已知的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征基礎(chǔ)上預(yù)測網(wǎng)絡(luò)行為，這個方向中的鏈接預(yù)測問題越來越受到人們的重視。
　　鏈接預(yù)測是一個新興的研究方向，具有重要的理論價值與應(yīng)用價值。它是通過已知的網(wǎng)

2、絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中的未知鏈接，包括預(yù)測未被發(fā)現(xiàn)的鏈接與未來可能會形成的鏈接兩個方面。一方面在過去的幾年中，人們依據(jù)不同的機理與網(wǎng)絡(luò)信息開發(fā)了大量的預(yù)測算法，部分算法取得了非常高的預(yù)測精度；另一方面，由于受到實驗技術(shù)等許多客觀因素的影響，我們所能觀測到的網(wǎng)絡(luò)信息中存在著大量的虛假信息。因此現(xiàn)有的預(yù)測算法所能取得的較高的預(yù)測精度是否可信需要我們進一步去考察，我們將該問題稱為鏈接預(yù)測算法的魯棒性。
　　為了研究算法的魯棒性本文做了

3、以下工作：1）通過比較現(xiàn)有的基于網(wǎng)絡(luò)相似性的預(yù)測算法，找出了四種預(yù)測精度較高的指標(biāo)。我們從兩個方面對算法的魯棒性進行了研究：一是不同算法的魯棒性差異，二是同種算法在不同網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)出來的魯棒性差異，然后討論了算法魯棒性與網(wǎng)絡(luò)拓撲性質(zhì)之間的關(guān)系；2）嘗試采用加權(quán)的方法改進算法，以提高他們的魯棒性。通過比較加權(quán)前后的魯棒性，發(fā)現(xiàn)該方法對個別算法在特定的網(wǎng)絡(luò)中有效，另外，我們發(fā)現(xiàn)加權(quán)之后算法的預(yù)測精度得到了較為明顯的提高；3）采用模體統(tǒng)計的分