【摘 要】
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网络中的一个节点可以代表一个物理实体,节点之间的连边代表某种相互作用关系。自然界和人类社会中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。如果将社会网络中
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网络中的一个节点可以代表一个物理实体,节点之间的连边代表某种相互作用关系。自然界和人类社会中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。如果将社会网络中的人抽象为节点,人与人之间的关联抽象为节点之间的边,则一个典型的社会网络可以表示为一个社会图G=。链接预测通过分析社会网络拓扑结构,辅以社会网络中的节点性质,试图通过这些性质以当前时间点的社会网络预测给定时间点的社会网络中的指定链接是否会发生。链接预测方式近来的发展趋势是引入监督式学习的方法进行预测。我们可以将链接预测转化成分类问题,即首先获取当前网络的链接关系分布,然后根据这些链接关系提取特征集,将特征集输入到分类器中进行学习训练,训练后的分类器即可以对未知的链接关系进行预测。研究改善链接预测正反类偏态分布的抽样方法,寻找计算复杂低的算法以适用于海量数据对于运算效率的要求,设计反映社交网络动态特性的预测模型是近来链接预测三大热点发展方向。本文主要完成下面工作：1)海量数据带来的高复杂性已经成为社会网络分析中不可回避的问题,在链接预测领域,寻找新的高效快速相似度特征算法成为了解决上述问题的关键,本文提出邻居相似度度量,实验证明提高了预测准确率,并保持了较低的计算复杂度。2)现有的1：1抽样的方法虽然避免了复杂网络稀疏性导致的“淹没”问题,但是采用1：1抽样训练所得分类器实际预测性能不稳定,需要寻找新的抽样方法。本文提出1：3抽样。实验结果表明1：3抽样方法有效改善了1：1抽样中存在的欠训练问题。
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