【摘 要】
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伴随着科学技术的快速发展,在国民经济、生物、物流和互联网等行业均产生了高维、海量数据.对于这些高维、海量数据的处理,并从中获取有效的信息是近年来统计学、计算机科学
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伴随着科学技术的快速发展,在国民经济、生物、物流和互联网等行业均产生了高维、海量数据.对于这些高维、海量数据的处理,并从中获取有效的信息是近年来统计学、计算机科学和生物信息学等学科所面临的共同问题之一.而对于挖掘数据间的结构特征信息工作也是近十年来的研究热点之一本文第一部分研究具有组结构的变量选择问题.分析了几种不同的稀疏正则化方法及其框架,在Lasso模型的基础上利用高斯随机变量最大绝对值期望的界以及其它不等式研究了Group Lasso进一步证明了当样本数远远小于组变量个数时其估计的一致性.在本文第二部分,我们研究网络的链接预测问题.结合网络的结构信息及相似性指标将无权网络转换为加权网络进行研究,并通过实验证明了结构权重在提高网络的链接预测过程中起了很重要的作用；而且加权RALP指标优于RA指标和LP指标.
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