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文檔簡(jiǎn)介
1、許多社會(huì)、生物等復(fù)雜系統(tǒng)可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行描述,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)表示系統(tǒng)中的個(gè)體,邊表示個(gè)體之間的相互作用。近年來(lái),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(gè)研究熱點(diǎn)。其研究可以概括為既息息相關(guān)又逐漸深入的三個(gè)內(nèi)容:度量網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì);構(gòu)建模型來(lái)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(cè)網(wǎng)絡(luò)行為,這個(gè)方向中的鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題越來(lái)越受到人們的重視。
鏈接預(yù)測(cè)是一個(gè)新興的研究方向,具有重要的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。它是通過(guò)已知的網(wǎng)
2、絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息來(lái)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的未知鏈接,包括預(yù)測(cè)未被發(fā)現(xiàn)的鏈接與未來(lái)可能會(huì)形成的鏈接兩個(gè)方面。一方面在過(guò)去的幾年中,人們依據(jù)不同的機(jī)理與網(wǎng)絡(luò)信息開發(fā)了大量的預(yù)測(cè)算法,部分算法取得了非常高的預(yù)測(cè)精度;另一方面,由于受到實(shí)驗(yàn)技術(shù)等許多客觀因素的影響,我們所能觀測(cè)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(cè)算法所能取得的較高的預(yù)測(cè)精度是否可信需要我們進(jìn)一步去考察,我們將該問(wèn)題稱為鏈接預(yù)測(cè)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(guò)比較現(xiàn)有的基于網(wǎng)絡(luò)相似性的預(yù)測(cè)算法,找出了四種預(yù)測(cè)精度較高的指標(biāo)。我們從兩個(gè)方面對(duì)算法的魯棒性進(jìn)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(lái)的魯棒性差異,然后討論了算法魯棒性與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)之間的關(guān)系;2)嘗試采用加權(quán)的方法改進(jìn)算法,以提高他們的魯棒性。通過(guò)比較加權(quán)前后的魯棒性,發(fā)現(xiàn)該方法對(duì)個(gè)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(cè)精度得到了較為明顯的提高;3)采用模體統(tǒng)計(jì)的分
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