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社会网络的链接猜测

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毕业论文范文题目：社会网络的链接猜测，论文范文关键词：社会网络的链接猜测
社会网络的链接猜测毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：社会网络的链接猜测是数据发掘的一个新的研究方向。社会网络代表社会实体（如个人、家庭、网络社会集团、企业组织、国度等）以及它们之间的关联。链接猜测侧重阐明这些关联的暗藏模式以及这些关联所带来的影响。实体间的关联包含有大量有用的信息，传统的数据发掘往往是基于实体的属性信息进行的，社会网络的链接猜测则是对实体间的关联进行发掘。链接猜测的利用范畴非常广泛，如在社会学中，链接猜测可能用来对社调演变过程进行研究；在生物信息学中，链接猜测可能被用来发明蛋白质之间（文章此处忽略..）的彼此作用；在电子贸易范畴中，链接猜测可能被用来创建推荐体系；而在保险范畴，链接猜测则可能帮助查找暗藏的可怕犯法分子的团伙。因此，研究社会网络的链接猜测存在重要价值。目前，已有的链接猜测算法大多是利用两个实体间的类似度来对链接进行猜测，社会网络的拓扑构造信息是设计实体间类似度函数的重要信息来源之一，然而现有的链接猜测算法并不对网络的拓扑构造信息进行充分地利用，如CommonNeighbor算法仅仅利用独特街坊的个数作为实体间的类似度函数，忽视了独特（本文此处忽略..）街坊间的彼此作用；Katz算法利用节点对间的道路的数量对两个节点的类似度进行评估，将道路长度雷同的道路等同对待，忽视了道路上节点的不同。另外，目前大多数的链接猜测算法是取社会网络某一刻的时光快照，将社会网络静止化处理，忽视了社会网络的动态信息。本文针对以上的这些问题进行了研究：首先，本文提出了节点导向力的概念，节点导向力充分地利用了网络的拓扑构造信息，不仅考虑了不同节点在链接猜测中的不同地位，而且还考虑了节点间的彼此作用。利用节点导向力咱们可能将节（略..）点对链接猜测的奉献进行量化。其次，传统的CommonNeighbor算法只是简单地将独特街坊的数量作为节点对间的类似度量，不能辨别每个独特街坊对链接猜测的奉献，本文将节点导向力引入到链接猜测算法中，得到了改进的CNGF算法，该算法考虑了节点间的彼此作使劲，给出了每个独特街坊的权重；针对Katz算法不能辨别雷同道路长度的道路对链接猜测的奉献的不足，本文给出了改进的KatzGF算法，这个算法基于全局的拓扑构造信息，具体地给出了每条道路上的节点的权重，有（略..）效地辨别了雷同道路长度的道路对链接猜测的奉献。而后，考虑节点的时光属性信息，用节点的均匀度数作为节点的动态属性，有效地去除了噪声数据。本文将节点的拓扑构造属性与时光属性相结合，得到了基于节点多属性的链接猜测算法。最后，在DBLP数据集上对改进的链接猜测算法进行了验证，实验成果表明CNGF算法跟KatzGF算法的机能都比CommonNeighbor算法跟Katz算法要好。而基于节点多属性的链接猜测算法的机能优胜于基于节点单属性的链接猜测算法。

以上为本篇毕业论文范文社会网络的链接猜测的介绍部分。

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