【摘 要】
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复杂网络链路预测旨在充分利用网络拓扑信息预测潜在链路或未来链路,对理解网络结构与演化规律有重要作用。虽然现有工作已取得丰硕成果,但疏于探讨链路预测的集成方法,难于处理冷启动问题。为此,本文开展了如下研究工作:与已有研究采用的并行集成策略不同,本文提出了一种基于网络重构的串行集成策略。首先,为了处理相互作用中的噪声和缺失数据,利用矩阵填补方法或基于OWA算子的局部相似性指标集成方法校正链路权重。然后
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复杂网络链路预测旨在充分利用网络拓扑信息预测潜在链路或未来链路,对理解网络结构与演化规律有重要作用。虽然现有工作已取得丰硕成果,但疏于探讨链路预测的集成方法,难于处理冷启动问题。为此,本文开展了如下研究工作:与已有研究采用的并行集成策略不同,本文提出了一种基于网络重构的串行集成策略。首先,为了处理相互作用中的噪声和缺失数据,利用矩阵填补方法或基于OWA算子的局部相似性指标集成方法校正链路权重。然后,将多种链路预测算法应用于重构后网络中。实验结果表明,重构后的网络不仅可弱化噪声,还有助于将潜在链路添加到重构后的网络中;大部分链路预测算法在重构后、可信度更高的网络中均可取得更准确、更稳健的预测效果。由于孤立节点、新节点在网络中缺少拓扑信息,冷启动问题一直是链路预测中的难点问题。各领域积累的多种相互作用为缓解链路预测中的冷启动问题提供了新的机遇与挑战。因此,本文引入了辅助网络为目标网络提供额外信息,首先提取辅助网络与目标网络的低维隐含因子,采用似然比检验和Mantel检验共同诊断隐含因子间相关性,最后构建存在关联的目标网络与辅助网络隐含因子间回归关系。在八个生物信息学数据集上的实验表明,药物分子结构相似性、蛋白质序列相似性有助于提高药物相互作用、蛋白质功能关联的预测效果。在上述研究的基础上,将提出方法应用于城市拥堵预测。根据青岛市的实际路网结构建立城市道路网络,以拥堵指数衡量路口和路段的拥堵状态,从而将拥堵预测问题抽象成链路预测问题。进而,对获取的交通数据依次做了去除冗余数据、缺失数据填补、错误数据纠正等工作后,应用拥堵预测的方法预测道路拥堵状态。此外,为了更直观的分析城市拥堵分布状态,设计了一种拥堵区域划分方法。
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