【摘 要】
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复杂网络在信息时代得到了快速发展,链路预测是复杂网络中的重要研究任务。它根据当前已知的网络信息来预测网络中未来的链接或缺失的链接,以及发现错误或虚假的链接。链路预测可以用于好友推荐、商品推荐、生物研究等各个领域,具有丰富的理论价值,拥有广泛的实际应用前景。现实中的网络是一个庞大的有关联的组织,当前的链路预测算法的研究主要集中在单一类型边的单层网络,而较少涉及有多种类型边的多层网络。同时,大多数链路
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复杂网络在信息时代得到了快速发展,链路预测是复杂网络中的重要研究任务。它根据当前已知的网络信息来预测网络中未来的链接或缺失的链接,以及发现错误或虚假的链接。链路预测可以用于好友推荐、商品推荐、生物研究等各个领域,具有丰富的理论价值,拥有广泛的实际应用前景。现实中的网络是一个庞大的有关联的组织,当前的链路预测算法的研究主要集中在单一类型边的单层网络,而较少涉及有多种类型边的多层网络。同时,大多数链路预测算法只考虑了网络的局部邻域信息,而忽略网络的全局信息。因此本文针对上述问题,研究如何在多层网络中随机游走进行链路预测以及如何融合网络的局部和全局特征进行链路预测。本文具体研究工作如下:（1）提出了一种基于跨层游走的多层网络链路预测算法（Cross-Layer Walk based Link Prediction in Multiplex Networks,CLWMN-LP）。针对于如何在多层网络中进行链路预测的问题,提出了邻域共现系数（Neighbor Co-occurrence Coefficient,NCC）来描述节点在多层网络中的结构分布,实现了跨层游走时自适应节点的上下文选择,从而学习到更丰富的局部邻域特征。实验结果验证了CLWMN-LP算法在多层网络中链路预测的准确性。（2）提出了一种基于派系过滤和特征融合的链路预测算法（Cluster Percolation and Features Deep Fusion based Link Prediction,CPFDF-LP）。前文提出的基于跨层随机游走的方法充分捕捉了网络的局部邻域信息,得到了节点的局部特征。接着提出用社区来弥补网络的全局信息,将社区的表示作为全局特征。同时,将单层网络中的派系过滤社区检测算法扩展到多层网络中,提出了多层网络中的派系过滤算法（Cluster Percolation Method for Multiplex,CPMM）。最后,通过构建神经网络对局部特征表示和全局特征表示进行深度融合得到节点的最终表示。实验结果均表明CPFDF-LP算法有效提升了链路预测的准确性。本文实现了多层网络的随机游走,在多层网络中捕捉了节点的局部邻域信息,并且将局部特征表示与用社区表示的全局特征表示进行深度融合,得到了融合局部特征和全局特征的节点最终表示。通过实验验证了其有效性,在链路预测算法上进行了有意义的研究工作。
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