【摘 要】
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随着社会经济的发展,互联网规模呈现出爆炸式增长,包括社交、生态、论文合作等各类网络日趋复杂,衍生出复杂网络的研究。链路预测作为复杂网络研究中的一个重要课题,致力于发现网络中存在但未知或者未来可能产生的连边,在社交网络分析、生物进化、网络重构、个性化推荐等问题中都有广泛的应用场景。网络的全局结构和节点的邻域结构是网络信息最直接的体现,它们从宏观和微观两个角度展现网络特征。随着网络规模的增大,完整的全
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随着社会经济的发展,互联网规模呈现出爆炸式增长,包括社交、生态、论文合作等各类网络日趋复杂,衍生出复杂网络的研究。链路预测作为复杂网络研究中的一个重要课题,致力于发现网络中存在但未知或者未来可能产生的连边,在社交网络分析、生物进化、网络重构、个性化推荐等问题中都有广泛的应用场景。网络的全局结构和节点的邻域结构是网络信息最直接的体现,它们从宏观和微观两个角度展现网络特征。随着网络规模的增大,完整的全局结构不易获得;另外,节点的直接邻居构成的邻域结构无法体现邻居节点的差异。鉴于此,本文开展了社区增强和邻域增强的链路预测方法的研究,主要内容有以下几方面:（1）提出了一种社区自适应增强链路预测方法（Community Adaptive Enhanced Link Prediction,CALP）,利用社区结构实现了网络全局信息的增强。CALP通过引入网络的社区结构,使得表示学习过程包含了更多的全局信息,通过节点的介数中心度调节游走的前进方向,实现自适应游走学习,获得表示向量并用于链路预测。（2）提出了一种邻域自适应增强链路预测方法（Neighborhood Adaptive Enhanced Link Prediction,NALP）,通过最近邻居实现了节点邻域信息的增强。NALP结合自然最近邻和相似度指标定义了节点间的相似距离和节点的相似最近邻,在衡量节点局部聚集性的聚类系数的调节下,通过相似最近邻增强了邻域结构,进行游走学习获得表示向量并用于链路预测。（3）提出了一种社区和邻域自适应融合增强链路预测方法（Community and Neighborhood Adaptive Fusion Enhanced Link Prediction,CNALP）,实现了网络全局和节点邻域信息的有机结合。CNALP通过将社区节点,最近邻居节点和直接邻居节点进行合理的划分,按照节点自身特性来扩展游走序列,在增强邻域表现能力和扩展全局信息的同时只进行一次游走学习得到表示向量并用于链路预测。本文通过社区增强和邻域增强从扩大全局和缩小邻域两个方面对节点表示过程进行了改进,通过实验验证了其有效性,在链路预测方面进行了有意义的研究。
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