【摘 要】
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随着互联网的快速发展,近年来复杂网络在推荐、城市尺度的风险评估和犯罪行为预测等研究领域受到广泛关注,在这些领域中广泛存在着二分网络,而网络表示学习是一种有效的网络分析方法,旨在将网络节点的表示映射到低维向量空间,但目前的网络表示学习方法大多针对同质网络,没有考虑二分网络的特殊性质,因此本文针对二分网络的隐含关系和拓扑结构特性提出了两个二分网络表示学习模型,具体工作如下:首先,提出了一种融合二分网络
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随着互联网的快速发展,近年来复杂网络在推荐、城市尺度的风险评估和犯罪行为预测等研究领域受到广泛关注,在这些领域中广泛存在着二分网络,而网络表示学习是一种有效的网络分析方法,旨在将网络节点的表示映射到低维向量空间,但目前的网络表示学习方法大多针对同质网络,没有考虑二分网络的特殊性质,因此本文针对二分网络的隐含关系和拓扑结构特性提出了两个二分网络表示学习模型,具体工作如下:首先,提出了一种融合二分网络隐含关系的深度学习模型Bi NE-IEI。该模型首先通过映射方法获得相同类型节点间的隐式关系,之后通过深度学习框架auto-encoder（AE）来融合网络中的隐式和显式（显式链接）关系,以学习网络节点的表示,网络的高度非线性结构也得以保留。其次,提出了一种基于变分自编码器（VAE）保留二分网络拓扑结构的深度学习模型Bi VAE。设计了节点级别的三元组来约束网络中两种不同类型节点之间的关系,即邻域节点间的相似性大于非邻居节点间的相似性,以提高二分网络节点表示的效果,此外模型不仅可以通过高斯分布建模网络中节点的不确定性,还能保留网络的局部和全局结构。最后,基于BiVAE模型对某城市的110报警数据进行实证分析。报警行为发生的可能性和报警人员以及案发地块是密切相关的,本文基于110报警数据构建了人-地块两层复杂网络,旨在对人和地块的报警行为进行分析,并提出两种城市区域风险计算指标用于刻画地块报警行为发生的可能性。本文基于复杂网络理论,针对现有的二分网络表示学习方法进行改进,提出了两种二分网络深度学习模型,同时基于模型Bi VAE对110报警数据进行实证分析,挖掘出更多有关城市区域报警行为可能性的信息,将有助于提高对城市区域风险的预测防范能力,具有重要的应用价值。
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