有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法
动态网络的模型与分析
动态网络的模型与分析介绍：动态网络是指网络中的节点和边随着时间变化的一种网络结构，与传统的静态网络相比，动态网络更能真实地反映出真实世界中各种复杂的关系。
一、动态网络模型1. 时间演化模型动态网络的一个重要特征就是时间的变化，时间演化模型是描述网络节点和边如何随时间变化的数学模型。
常用的时间演化模型有：随机模型、增长模型和演化模型等。
随机模型：随机模型中的节点和边会随机出现和消失，模拟了网络中节点和边的随机变化。
增长模型：增长模型是指网络中的节点和边会随着时间的推移逐渐增加，模拟了网络的生长过程。
演化模型：演化模型是描述网络中节点和边之间的关系随时间变化的模型，可以根据节点和边之间的关系演化规律来推演网络的发展。
2. 网络结构模型网络结构模型是指网络中节点和边之间的连接关系的数学模型。
常用的网络结构模型有：小世界网络、无标度网络和随机网络等。
小世界网络：小世界网络模型是一种介于规则网络和随机网络之间的模型，节点之间的连接关系更倾向于短路径，模拟了现实世界中人际关系的特点。
无标度网络：无标度网络模型是一种节点度数呈幂律分布的网络模型，少数节点拥有大量的连接，模拟了现实世界中少数节点对网络的重要影响。
随机网络：随机网络模型是一种节点之间的连接关系是随机产生的网络模型，节点的度数差异较小，模拟了一些简单的网络结构。
二、动态网络的分析方法1. 社区发现算法社区是动态网络中具有紧密内部联系、稀疏外部联系的节点集合。
社区发现算法通过划分节点集合，帮助我们识别出网络中的社区结构。
常用的社区发现算法有：谱聚类算法、模块度优化算法等。
谱聚类算法：谱聚类算法根据网络中节点之间的相似性构建相似度矩阵，对相似度矩阵进行特征值分解来划分社区。
模块度优化算法：模块度优化算法通过优化网络的模块度，并将网络划分为多个模块，每个模块内的节点之间具有较高的联系。
2. 传播模型传播模型是研究动态网络中信息传播的数学模型，用于模拟信息在网络中的传播过程。
基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法
基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法
曾茜;韩华;马媛媛
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2022(48)10
【摘要】在具有模体特征的食物链网络、社交网络中,局部朴素贝叶斯(LNB)的链路预测方法通过准确区分每个共邻节点的贡献以提高链路预测的精确度,但忽略了每个共邻节点对所在路径的贡献不同以及网络模体结构对链接形成的作用。
针对LNB链路预测方法存在的局限性问题,结合路径模体特征与朴素贝叶斯理论,提出基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法。
定义模体密度以量化路径结构上模体的聚集程度。
考虑路径结构上模体密度对链接形成的影响,构建每条路径的角色贡献函数,以量化每条路径结构的模体特征对节点相似性的影响。
在此基础上,根据朴素贝叶斯理论与角色贡献函数推导节点相似性指标。
在Football、USAir、C.elegans、FWMW、FWEW和FWFW 6个真实网络上进行实验,结果表明,该方法能有效提高预测性能且具有较优的鲁棒性,其中在具有显著模体特征的FWMW、FWEW、FWFW网络上,相比现有相似性指标中较优的Katz指标,所提相似性指标的AUC值提升了2%~7%。
【总页数】8页(P95-102)
【作者】曾茜;韩华;马媛媛
【作者单位】武汉理工大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于模体演化的时序链路预测方法
2.有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法
3.基于模体演化与社区一致性的时序链路预测方法
4.基于四阶模体的有向网络链路预测方法
5.基于模体演化的多因子动态链路预测方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
动态有向网络中的时序链路预测问题研究
动态有向网络中的时序链路预测问题研究作者：***来源：《粘接》2021年第09期摘要：由于动态向网络具有独特的特征，在对其时序链路预测过程中存在许多问题，为此提出动态有向网络中的时序链路预测问题研究。
首先针对动态有向网络特征，采用拓扑结构解决其网络定义问题;利用指数加权滑动平均法对网络时序进行分析，得到T+1时刻预测值，解决时序分析问题;利用聚类算法计算出欧式距离最短的链路路径，解决动态有效网络聚类倾向问题，以此完成动态有向网络中的时序链路预测问题研究。
针对上述3个问题提出相对应的解决方法之后，该文中通过仿真实验在真实的动态有向网络中进行了验证，证明通过上述方法解决了相关问题后链路预测效果更佳。
关键词：动态有向网络;时序链路;拓扑结构;聚类算法中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2021）09-0106-04Research on the Problem of Time-series Link Prediction in Dynamic Directed NetworkWang Jin（Shaanxi Institute of Technology， Xi an 710300， China）Abstract：Due to the unique characteristics of dynamic directed networks， there are many problems in the process of predicting its time-series links. To this end， research on the problem of time-series links in dynamic directed networks is proposed. Firstly， according to the characteristics of the dynamic directed network， the topology is used to solve the network definition problem; the exponentially weighted moving average method is used to analyze the network time series to obtain the time prediction value to solve the time series analysis problem; the clustering algorithm is used to calculate the shortest Euclidean distance chain Road path， to solve the problem of clustering tendency of dynamic and effective networks， in order to complete the research on the problem of time-series link prediction in dynamic directed networks. After the corresponding solutions to the above three problems are proposed， the paper verifies the real dynamic directed network through simulation experiments， and proves that the link prediction effect is better after the above methods are solved.Key words：dynamic directed network; sequential link; topology; clustering algorithm0 引言對于动态有向网络的时序链路预测方法有很多种，比如基于加权算法的时序链路预测方法、基于节点度的时序链路预测方法、基于有向路径的时序链路预测方法等，这些方法有一个共同点是利用动态有向网络的拓扑信息，通过计算动态有向网络结构的相似性，进而预测出网络可能的链路[1]。
社交网络动态链接预测方法的研究
摘要随着社交网络应用普及，现实世界的人与人之间的关系可以抽象为社交网络中用户之间的链接。
链接预测的目标是根据社交网络中现有的用户关系和用户自身包含的属性，预测用户之间是否会生成新链接。
因此，通过预测社交网络新链接可以发现用户与用户之间可能产生的新关系。
这方面的研究具有重要的意义。
本文使用监督方法进行社交网络链接预测。
监督链接预测通常使用节点之间的接近度构成分类链接的特征。
然而，现有的监督链接预测方法仅仅说明它所使用的节点之间接近度，而没有给出选择这些接近度的理由。
因此，本文提出了一种方法用来评价节点间的接近度对预测结果的影响，并以此为根据进行接近度的选择。
此外，现有的链接预测方法仅仅考虑节点之间的拓扑结构接近度构成分类链接的特征，而忽视了社交网络中包含的节点属性信息。
因此，本文在基本的时间序列和流数据链接预测方法的基础上，提出了既考虑节点之间的拓扑结构接近度，又考虑节点之间的属性相似度(率)的链接预测方法。
最后，目前链接预测的绝大多数工作只进行了方法准确率的比较，需要对链接预测的结果以可视化的方式进行展示。
本文使用Python搭建了可视化的仿真系统，在共同作者数据集和微博转发数据集上对提出的方法进行了实验与测试。
结果表明，本文提出的考虑节点自身属性的链接预测方法和未考虑的方法相比，具有更高的准确率，并且该系统能在给定用户的情况下提供可能与他产生关系的用户。
关键词：动态链接预测，接近度，社交网络，相似度，用户属性IAbstractWith the popularity of social network apps, the relationship between people in the real world can be abstracted as a link between users in a social network. The goal of link prediction is to predict whether new links will be formed between users based on the existing relationships of users and their attributes. Therefore, predicting new links between nodes in social networks can be considered as predicting new relationship between people. This research is of great significance.This thesis uses supervised methods for link prediction in social networks. Supervised link prediction methods use proximity between nodes to form the features for classifying links. However, existing supervised link prediction methods only illustrate the metrics that evaluate the links and do not offer the reason for selecting these metrics. Therefore, this thesis proposes a method to evaluate the influence of metrics between nodes on prediction result and use this as a basis for metric selection. Besides, the existing link prediction methods only consider the topology metric between node pairs to compose the feature of the link, but ignore the node attribute information contained in social networks. Therefore, this thesis proposes a link prediction method that considers both topology proximities and the attribute similarities between nodes based on the basic time series and stream link prediction methods. Finally, existing works only compares the accuracy of methods, and the results of link prediction can be displayed in a visible way.The Python is used to build a visualized simulation system. The proposed method is experimented and tested based on co-author dataset and microblog dataset. The result shows that the proposed method that considers attributes of nodes has higher accuracy than the method without such consideration and the visualized system can recommend the possible friend to a given user. Key words: Dynamic link prediction, Proximity, Social networks, Similarity, User attributes目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.2.1 传统链接预测 (2)1.2.2 动态链接预测 (3)1.3 论文的主要工作 (3)第二章相关技术研究 (5)2.1 静态链接预测 (5)2.1.1 非监督方法 (5)2.1.2 监督方法 (8)2.2 动态链接预测 (9)2.2.1 基于时间序列的动态链接预测 (10)2.2.2 基于流数据的动态链接预测 (13)2.3 准确率评价指标 (16)2.4 本章小结 (17)第三章动态链接预测方法的研究 (18)3.1动态链接预测问题及方法概述 (18)3.2 节点间接近度分析 (18)3.2.1拓扑结构 (21)3.2.2 节点属性 (21)3.2.3 接近度选择 (22)3.2.4 接近度选择的评测 (25)3.3基于节点属性的动态链接预测 (29)3.3.1 时间序列链接预测 (30)3.3.2流数据链接预测 (33)3.4本章小结 (40)第四章动态链接预测仿真系统设计与实现 (41)4.1 仿真系统功能框图 (41)4.2数据采集模块 (42)4.3数据处理模块 (43)4.4链接预测模块 (44)4.5可视化模块 (46)4.5出现的问题及其解决方案 (47)4.6本章小结 (47)第五章动态链接预测仿真系统的测试与性能分析 (48)5.1 动态链接预测仿真系统的测试 (48)5.1.1 测试流程 (48)5.1.2 统计分析 (51)5.2 性能分析 (52)5.2.1 实验步骤 (52)5.2.2 ROC曲线分析 (53)5.3 本章小节 (60)第六章总结 (61)参考文献 (62)附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 (65)附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 (66)致谢 (67)第一章绪论1.1 研究背景与意义互联网的日益普及给人们之间相互联系带来了极大的便利。
链路预测的网络演化模型评价方法__王文强
第40卷 第2期 电 子 科 技 大 学 学 报 V ol.40 No.2 2011年03月 Journal of University of Electronic Science and Technology of China Mar. 2011链路预测的网络演化模型评价方法王文强，张千明(电子科技大学互联网科学中心 成都 611731)【摘要】在网络演化研究领域，以前工作中对于网络演化机制之间的比较并没有公平、统一的标准。
该文基于链路预测理论，采用极大似然估计思想建立了一套用于评价网络演化模型的体系。
在基于自治系统的数据实验中，比较了GLP 和Tang 两个演化模型，结果显示GLP 优于Tang ，而且得到的最优参数也与其提出者给出的均不相同。
实验结果表明基于一定规模为真实网络使用新参数生成的网络更加接近真实网络，并且本文的评价框架可以为模型参数的选取提供建议。
关 键 词 评价方法; 链路预测; 极大似然估计; 网络演化模型中图分类号 TP391 文献标识码 A doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.003New Method of Assessing Network EvolvingModels Based on Link PredictionWANG Wen-qiang and ZHANG Qian-ming(Web Science Center, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731)Abstract As the previous evaluation methods of evolving models can not be credible because of its inconformity, in this paper, we propose a new method by applying the theory of link prediction and maximum likelihood estimation. Based on the Internet autonomous system networks, we find that GLP is better than Tang which is not agreed with previous results. Moreover, the optimal parameters of these two evolving models are different from the original ones. The experimental results support our optimal parameters with which the corresponding models can generate more real networks.Key words evaluation; link prediction; maximum likelihood estimation; network evolving model收稿日期： 2011 - 01 - 28基金项目：国家自然科学基金(11075031)作者简介：王文强(1989- )，男，主要从事信息物理和计算机科学方面的研究.近年的研究显示一些社会网络如科学家合作网，以及一些技术网络如WWW 、Internet 自主系统(internet autonomous system)等都具有十分吸引人的统计特性[1]，如小世界效应[2]，无标度特性[3]，而对这些网络的研究，在众多领域都具有重大意义。
链路预测法的实施步骤
链路预测法的实施步骤简介链路预测法是一种用于分析网络拓扑结构的方法，通过预测现有网络中不存在但可能会生成的边，帮助我们了解网络中尚未发现的连接关系。
这种方法在社交网络分析、网络安全以及推荐系统等领域具有广泛的应用。
本文将介绍链路预测法的实施步骤，帮助读者快速掌握并运用该方法。
步骤一：数据准备链路预测法需要使用已有的网络数据来进行预测。
首先，我们需要选择一个网络数据集，该数据集应该包含节点与节点之间的连接信息。
常用的数据集包括社交网络的好友关系、电子邮件网络的发件人与接收人关系等。
在选择数据集时，应根据具体问题的特点来决定，确保数据集的质量和可靠性。
步骤二：数据预处理在进行链路预测之前，我们需要对数据进行预处理，以便更好地应用预测算法。
预处理包括去噪、数据归一化、特征提取等步骤。
首先，需要处理数据中的噪声，去除不可靠或无效的连接信息。
接下来，对数据进行归一化处理，使得不同节点之间的度量指标具有相同的量纲。
最后，通过特征提取将原始数据转化为可以应用链路预测算法的特征向量。
步骤三：特征构建在链路预测过程中，我们需要将节点之间的连接信息转化为可用于预测的特征。
常用的特征包括节点的度、共同邻居数、节点间的距离等。
根据具体问题的需求，我们可以选择合适的特征进行构建，以提高预测算法的准确性和效果。
步骤四：模型选择选择合适的预测模型是链路预测的关键步骤。
目前，常用的链路预测模型包括基于相似度的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
在选择模型时，需要考虑到数据的特点、问题的复杂度以及算法的可扩展性等因素。
可以通过实验比较不同的模型，并选择表现最佳的模型进行进一步的分析。
步骤五：模型训练与评估选择好模型之后，需要将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
在训练过程中，可以采用交叉验证的方法对模型进行优化，提高预测的准确性。
在评估过程中，可以使用各种评估指标，如准确率、召回率和F1值等来评估模型的性能。
链路预测综述
链路预测综述链路预测是指在一个网络中，预测两个节点之间是否存在一条边。
链路预测在社交网络、生物网络、交通网络等领域都有广泛的应用。
本文将对链路预测的方法进行综述。
一、基于相似度的方法基于相似度的方法是最简单的链路预测方法之一。
该方法通过计算节点之间的相似度来预测节点之间是否存在边。
常用的相似度计算方法有余弦相似度、Jaccard相似度等。
该方法的优点是简单易懂，计算速度快，但是在处理大规模网络时，效果不佳。
二、基于随机游走的方法基于随机游走的方法是一种基于图的方法。
该方法通过模拟随机游走的过程，来预测节点之间的连边概率。
常用的随机游走算法有PageRank算法、HITS算法等。
该方法的优点是可以处理大规模网络，但是需要较长的计算时间。
三、基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种基于数据的方法。
该方法通过训练一个分类器来预测节点之间是否存在边。
常用的机器学习算法有支持向量机、随机森林等。
该方法的优点是可以处理大规模网络，且预测准确率较高。
四、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是一种新兴的链路预测方法。
该方法通过构建一个深度神经网络来预测节点之间是否存在边。
常用的深度学习算法有卷积神经网络、循环神经网络等。
该方法的优点是可以处理大规模网络，且预测准确率较高。
综上所述，链路预测是一个重要的研究领域，有多种方法可以用来预测节点之间是否存在边。
不同的方法适用于不同的网络，需要根据具体情况选择合适的方法。
未来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的链路预测方法将会得到更广泛的应用。
复杂网络重构、链路预测算法研究及应用
复杂网络重构、链路预测算法研究及应用复杂网络重构、链路预测算法研究及应用摘要：复杂网络是研究各种现实系统中相互联系的元素及其关系的一种重要工具，而复杂网络的重构与链路预测算法则是在网络拓扑结构变化的情况下，通过已有的网络信息对缺失的或未来可能出现的网络链接进行预测的关键技术。
本文将重点探讨复杂网络重构的基本方法、链路预测算法的主要原理及其在实际问题中的应用情况。
一、引言复杂网络的研究是近年来网络科学领域的热点之一。
随着计算机技术和数据采集技术的快速发展，人们日益关注各种实际系统中的网络结构。
复杂网络常常涉及到大量的节点和链接，并且其拓扑结构与随机网络和规则网络存在显著差异。
复杂网络的重构和链路预测算法是对复杂网络进行深入研究的重要方法，不仅可以帮助我们更好地理解网络的内在规律，还可以应用于实际问题中，如社交网络分析、疾病传播预测等。
二、复杂网络的重构方法复杂网络的重构方法主要有两种：结构重构和动态重构。
1. 结构重构结构重构主要是通过已知的网络信息来还原或生成网络的拓扑结构。
常用的方法包括：（1）节点相似性方法：基于节点间的相似性度量，通过计算节点之间的相似性指标，来预测节点之间的链接关系。
这种方法适用于生物信息学、社交网络等领域。
（2）基于邻居信息的方法：基于节点的邻居信息，通过邻居关系的传递性质来预测节点之间的链接关系。
这种方法适用于多层次网络和社交网络。
（3）概率模型方法：通过构建概率模型来预测节点之间的链接关系。
例如，随机图模型、混合概率模型等。
2. 动态重构动态重构主要是针对网络结构不断变化的情况下，通过现有的网络信息来预测未来可能出现的链接关系。
常见的方法有：（1）基于时间序列分析的方法：通过对网络的历史演化过程进行时间序列分析，来预测未来可能出现的链接关系。
例如，ARIMA模型、GARCH模型等。
（2）基于机器学习的方法：通过已知的网络信息构建机器学习模型，来预测未来可能出现的链接关系。
LinkPrediction方法预测网络演化趋势展示
LinkPrediction方法预测网络演化趋势展示网络演化是指网络结构和连接关系随时间的变化和演变。
在不同的领域和应用场景中，了解网络的演化趋势对于预测未来网络的发展和设计相应的策略具有重要意义。
Link Prediction方法是一种用于预测网络演化趋势的有效工具，本文将介绍Link Prediction方法的原理和应用，并通过实例进行展示。
Link Prediction方法是一种基于网络拓扑结构分析的方法，通过分析已有网络中节点之间的连接关系，预测未来可能形成的连接。
其原理基于以下假设：网络的演化是由一些内在机制驱动的，这些机制可以揭示网络节点间的隐含规律。
通过分析已有网络的拓扑特征和节点属性，可以研究这些机制并预测未来网络的发展趋势。
Link Prediction方法的应用非常广泛，例如社交网络中的好友推荐、科学合作网络中的合作预测、互联网中的链接预测等。
下面，以社交网络中的好友推荐为例，展示Link Prediction方法的具体应用流程。
首先，我们需要获取社交网络的数据集，包括节点和边的信息。
节点代表社交网络中的用户，边代表用户之间的关系，如好友关系、关注关系等。
在获取数据集后，我们可以根据时间顺序将数据集划分为训练集和测试集。
接下来，我们需要根据训练集中已有的节点和边信息，构建网络的拓扑结构。
常用的拓扑特征包括节点的度中心性、介数中心性、接近中心性等。
这些特征可以帮助我们揭示网络的结构和节点之间的连接模式。
然后，我们可以使用各种Link Prediction算法对测试集中的节点对进行预测。
常用的Link Prediction算法包括基于相似性的方法（如共同邻居法、Jaccard系数法）、基于模型的方法（如概率模型、图神经网络等）和基于路径的方法（如路径模式、随机游走等）。
这些算法利用训练集中的拓扑特征和节点属性，通过学习已有的连接模式，预测未来可能的连接。
最后，我们可以通过评估Link Prediction方法在测试集上的表现来评估其预测准确性。
利用链路预测推断网络演化机制
利用链路预测推断网络演化机制链路预测是一种基于网络拓扑结构的分析方法，用于推断网络演化机制和预测未来可能的网络连接。
它的目标是通过已有的网络拓扑信息，预测未来可能出现的新连接，并揭示网络演化的规律和机制。
链路预测在许多领域都有广泛的应用。
在社交网络中，它可以用于预测未来的好友关系，分析社交网络的演化规律。
在生物网络中，链路预测可以帮助揭示蛋白质相互作用网络中尚未被发现的连接，推断功能相似的蛋白质。
在互联网和通信网络中，链路预测可以预测网络中可能出现的点对点通信链路，帮助网络优化和设计。
链路预测的关键是利用已有的网络拓扑结构信息。
通常，这些信息可以通过已有的网络数据集获得。
在社交网络中，通常可以通过用户好友关系数据获得网络拓扑结构；在生物网络中，可以使用已知的蛋白质相互作用数据构建网络拓扑；在互联网和通信网络中，可以使用网络路由信息获得网络拓扑。
根据不同的网络类型和应用场景，可以选择不同的网络数据集作为基础。
基于已有网络拓扑信息，链路预测方法通常分为两大类：基于结构的方法和基于内容的方法。
基于结构的方法主要基于节点和边的拓扑结构特性进行预测。
常用的结构特性包括节点的度中心性、介数中心性、聚类系数等。
通过分析节点和边的结构特性，可以推断出潜在的连接，预测网络中可能形成的新链路。
除了基于结构和内容的方法，还有一些混合方法融合了结构和内容的信息进行链路预测。
这些方法通过综合考虑节点和边的结构特性和属性信息，提高了预测的准确性和可靠性。
总之，链路预测是一种基于网络拓扑结构的分析方法，可以帮助我们推断网络的演化机制，预测未来可能的网络连接。
它在社交网络、生物网络、互联网和通信网络等领域都有广泛的应用。
通过分析已有的网络拓扑信息，从结构和内容的角度出发，可以揭示网络的演化规律，丰富我们对网络的认知，并为网络设计和优化提供指导。
链路预测综述
链路预测综述链路预测是网络科学中一个重要的研究领域，它旨在通过分析已知网络结构的一部分，预测未知部分的连接关系。
链路预测在社交网络、生物网络、信息网络等领域都有广泛的应用，可以帮助我们理解网络的演化、推荐系统的设计等问题。
本文将对链路预测的方法和应用进行综述，以便读者了解该领域的最新研究动态。
一、链路预测方法链路预测方法可以分为基于相似性度量和基于机器学习的方法两大类。
基于相似性度量的方法主要是通过计算节点之间的相似性度量来预测它们之间的连接概率。
常用的相似性度量包括共同邻居数、Jaccard系数、Adamic/Adar系数等。
这些方法简单直观，但在处理大规模网络时计算复杂度较高。
基于机器学习的方法是利用已知网络结构的一部分作为训练集，通过学习网络的拓扑特征来预测未知连接。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些方法可以通过特征工程和模型优化来提高预测准确性，但需要大量的训练数据和计算资源。
二、链路预测应用链路预测在社交网络分析中有广泛的应用。
例如，在社交网络中预测用户之间的好友关系可以用于推荐系统和社交网络分析。
此外，链路预测还可以应用于生物网络分析，例如预测蛋白质之间的相互作用关系，有助于理解细胞内部的信号传导和代谢途径。
在信息网络中，链路预测可以用于预测用户的购买行为和网页的点击行为，从而提高个性化推荐和广告投放效果。
三、链路预测挑战与未来发展方向链路预测面临着一些挑战，例如数据稀疏性、噪声干扰和动态网络演化等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一系列改进方法，如基于深度学习的链路预测、基于时序模型的链路预测等。
此外，随着社交网络、生物网络等领域数据的不断积累，链路预测方法的研究也将更加深入和广泛。
未来的发展方向包括利用多源数据进行链路预测、融合网络结构和属性信息进行链路预测、研究动态网络的链路预测等。
同时，结合深度学习、图神经网络等新兴技术，可以进一步提高链路预测的准确性和效率。
一种链路预测方法及装置[发明专利]
![一种链路预测方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0d7a7ca5e518964bce847c85.png)
专利名称：一种链路预测方法及装置专利类型：发明专利
发明人：李宙洲
申请号：CN201711481642.8
申请日：20171229
公开号：CN109993338A
公开日：
20190709
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种链路预测方法及装置，用以解决现有技术中链路预测方法导致预测的结果准确度低的问题。
在该方法中，将待预测的网络划分成多个社团，针对每个社团中未连接的第一网络节点和第二网络节点执行：通过第一网络节点与第二网络节点的至少一个邻居节点之间的结构相似度，以及第二网络节点和第一网络节点的至少一个邻居节点之间的结构相似度，确定所述第一网络节点和所述第二网络节点之间的连接概率。
这样，基于未连接的两个网络节点与各自对应的网络节点的邻居节点之间的结构相似度，确定为连接的两个网络节点之间的连接概率，而无需考虑网络节点的属性信息，这样可以使确定的所述未连接的两个网络节点之间的连接概率准确度较高。
申请人：中移(苏州)软件技术有限公司,中国移动通信集团公司
地址：215163 江苏省苏州市高新区科灵路78号
国籍：CN
代理机构：北京同达信恒知识产权代理有限公司
代理人：郭润湘
更多信息请下载全文后查看。
一种基于深度学习算法的有向链路预测模型[发明专利]
![一种基于深度学习算法的有向链路预测模型[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3e4e9524da38376bae1fae13.png)
专利名称：一种基于深度学习算法的有向链路预测模型专利类型：发明专利
发明人：武丹凤,朱纪洪,肖尧,陈志刚
申请号：CN202010026716.4
申请日：20200110
公开号：CN111260028A
公开日：
20200609
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于深度学习算法的有向链路预测模型，服务于分布式大规模网络的拓扑演化。
该模型在分布式网络节点的有向邻居链路存在基数约束条件下，基于链路预测主体节点的链接候选邻居节点的当前指标特征和序列特征向量，采用DNN和LSTM深度学习算法，设计了CFSF链路预测模型，解决了存在链接基数约束条件下进行有向链路建立和消失的预测问题，提高了链路预测精度。
申请人：清华大学
地址：100084 北京市海淀区清华园1号
国籍：CN
代理机构：北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人：谢楠
更多信息请下载全文后查看。
基于动态异质网络表示学习的链路预测方法
节点的多模态表示
由于节点可能属于不同的 类别或具有多种属性，因 此需要学习到节点的多模 态表示以捕捉复杂关系。
现有方法的问题与挑战
01
现有方法通常只考虑节点的静态表示，无法很好地处
理动态网络中的时序变化和节点多模态属性。
02
在处理异构图时，如何保持不同类型节点和边的复杂
结构和语义信息是一个难题。
03
05
结论与展望
研究成果总结
提出了一种新的基于动态异质网络表示学习 的链路预测方法，该方法能够有效地利用节 点和链接的异质信息，提高链路预测的准确 性。
实验结果表明，该方法在多个真实数据集上 取得了优秀的链路预测效果，优于其他经典
方法。
研究不足与展望
1
方法在处理大规模异质网络时，可能会遇到计算 效率和内存消耗的问题，需要进一步优化。
异构图嵌入
将异构图转换为向量空间 中的节点表示，从而支持 后续的机器学习任务。
动态异质网络表示学习的关键技术
节点嵌入
通过将节点嵌入到低维向 量空间中，表示学习的主 要目标是学习到能够保持 网络结构的节点表示。
时序分析
针对动态网络，分析节点 之间连接随时间的变化情 况，以便更好地理解网络 演变过程。
04
实验与分析
数据集介绍与预处理
数据集介绍
我们采用了[某大型网络数据集](.example/dataset)，包含了网络中不同类型节点的特征信息以及它 们之间的链接关系。
数据预处理
首先，我们对数据进行清洗，去除无效和错误数据。接着，对数据进行规范化处理，将特征值标准化 到同一尺度。此外，我们还采用了节点分类标签，对不同类别的节点进行标识。
对于未来的研究，可以进一步探索如何更好地利用节点和链接的异质信息，以及如何处理大规模异质网 络的问题。
一种基于深度rtrbm的动态网络链路预测方法
动编码机来处理链路预测问题,并同时利用 Dropout 技术来进行模型的训练以防止 过 拟 合 现 象。 Zhu 等 人[3] 通过矩阵分解来对动态网络进行链路预测,并且 通过理论分析,提出了一种局部块坐标下降的优化策 略。 Zhang 等人[4] 提出了一种基于卷积神经网络的链 路预测模型,该模型首先提取目标节点对的 k 步局部 子图,然后再通过标签传播算法对子图内的每个节点 进行哈希编码,最后将编码后的特征用于卷积神经网
A Dynamic Link Prediction Method Based on Deep Recurrent Temporal Restricted Boltzmann achine
PAN Jia-qi,ZOU Jun-tao
( School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106,China)
摘摇 要:针对节点对的嵌入特征随时间演化而发生的骤变问题,提出了一种基于深度循环时序受限玻尔兹曼机( RTRBM) 的链路预测方法。 在样本集构建方面,利用网络嵌入学习自动化提取网络节点特征,并以嵌入特征空间中两个节点间的 距离作为节点对样本属性;在学习模型选择方面,将 RTRBM 模型应用于动态网络链路预测,考虑到短时间间隔内节点在 嵌入特征空间中的位置相对稳定,对 RTRBM 的能量函数及训练过程进行了改进。 此外,为了提取节点对的深度时序特 征,结合深度学习理论,通过纵向地堆叠多个改进后的 RTRBM 构成深度学习结构,并利用 Logistic 回归分类器对动态网络 中的链路关系进行分类和预测。 实验结果表明,改进后的 RTRBM 及其深度学习模型相比于其他方法在 AUC 指标下有着 明显的性能提升。 关键词:动态网络;链路预测;网络嵌入;受限玻尔兹曼机 中图分类号:TP311摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码:A摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号:1673-629X(2020)03-0001-06 doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2020. 03. 001
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
————————————————————————————————————————————————有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法作者杜凡，刘群机构重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.0738基金项目国家自然科学基金资助资助（61572091，61075019）；重庆市自然科学基金资助项目（CSTC2014jcyjA40047）；重庆市教委研究项目（KJ1400403）；重庆邮电大学博士启动资助项目（A2014-20）预排期卷《计算机应用研究》2019年第36卷第5期摘要以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络，而实际上大多数社交网络是有向的，并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息，因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。
针对有向网络，将节点对之间的重复边信息转换为该节点对之间连边的权值；接着采用了基于三元组模体的演化模型，对滑动窗口中相邻时间片的模体转换概率进行统计后，采用指数加权滑动平均法对其进行时序分析得到不同模体转换概率的预测矩阵，进而使用该矩阵对网络中的链边进行预测。
这不仅充分利用了网络微观演化信息，而且解决了动态网络中重复边的问题。
最后对实验结果进行分析发现，在高全局聚类系数高平均度的网络中AUC相比Triad Transition Matrix方法提高了近0.01，而相比Common Neighbor方法提高更多。
因此，所提方法能够较好地应用网络微观演化信息进行链路预测。
关键词时序链路预测；有向网络；模体演化；时序分析作者简介杜凡（1991-），男，硕士研究生，主要研究方向为复杂网络､链路预测（280928338@）；刘群（1969-），女，教授，硕士，主要研究方向为复杂网络､人工智能．中图分类号TP181访问地址/article/02-2019-05-010.html投稿日期2017年11月9日修回日期2018年1月5日有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法————————————————————————————————————————————————发布日期2018年4月18日引用格式杜凡, 刘群. 有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法[J/OL]. 2019, 36(5). [2018-04-18]./article/02-2019-05-010.html.第36卷第5期 计算机应用研究V ol. 36 No. 5 优先出版Application Research of ComputersOnline Publication——————————收稿日期：2017-11-09；修回日期：2018-01-05 基金项目：国家自然科学基金资助资助（61572091，61075019）；重庆市自然科学基金资助项目（CSTC2014jcyjA40047）；重庆市教委研究项目（KJ1400403）；重庆邮电大学博士启动资助项目（A2014-20）作者简介：杜凡，男（1991-），硕士研究生，主要研究方向为复杂网络､链路预测（280928338@ ）；刘群，女（1969-），教授，硕士，主要研究方向为复杂网络､人工智能．有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法 *杜 凡，刘 群(重庆邮电大学 计算智能重庆市重点实验室, 重庆 400065)摘 要：以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络，而实际上大多数社交网络是有向的，并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息，因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。
针对有向网络，将节点对之间的重复边信息转换为该节点对之间连边的权值；接着采用了基于三元组模体的演化模型，对滑动窗口中相邻时间片的模体转换概率进行统计后，采用指数加权滑动平均法对其进行时序分析得到不同模体转换概率的预测矩阵，进而使用该矩阵对网络中的链边进行预测。
这不仅充分利用了网络微观演化信息，而且解决了动态网络中重复边的问题。
最后对实验结果进行分析发现，在高全局聚类系数高平均度的网络中AUC 相比Triad Transition Matrix 方法提高了近0.01，而相比Common Neighbor 方法提高更多。
因此，所提方法能够较好地应用网络微观演化信息进行链路预测。
关键词：时序链路预测；有向网络；模体演化；时序分析 中图分类号：TP181 doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.0738Link prediction method based on motif evolution in directed dynamic networksDu Fan, Liu Qun(Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence , Chongqing University of Posts & Telecommunication , Chongqing 400065, China )Abstract: In the past, most of the traditional link prediction methods are oriented to the undirected network, in fact, most social networks are directional, and do not consider the duplication between the same node pair and the microscopic evolution information in the network, therefore they can not solve Link prediction in directed dynamic networks better. This paper focused on the directional network, the repeated edge information between the pair of nodes is transformed into the weight of the edge between the pair of nodes, then used the evolution model based on the triad motif, calculate the motif transformation probability matrix between the adjacent time slice in the move window, the probability matrix be analyzed by exponentially weighted moving average, and then it used the matrix to predict the chain edge in the network. This method not only makes full use of the network micro evolution information, but also solves the problem of overlapping edges in dynamic network. Experiments show that this method can get better results than Common Neighbor, Triad Transition Matrix and other methods in network with high Global Clustering Coefficient and high Average Degree ．Therefore, this method can apply the network microscopic information to the link prediction better.Key words: time series link prediction; directed network; motif evolution; time series analysis0 引言链路预测作为复杂网络研究中的一个重要且有趣的问题，本质上是从网络链路的微观层面解释网络结构生成的原因，进而帮助人们更好地理解网络所对应的复杂系统的结构生成和演化规律。
其在计算机领域已有较深入的研究，但是其中大多数是针对静态网络，而时序链路预测方法可以利用网络的历史信息推测网络中将会产生的边。
在研究与生产环境中，链路预测有非常多的用途。
例如，在生物蛋白质互助网络研究中，为降低成本，可以用链路预测算法的结果指导实验，从而降低实验成本。
链路预测也可以在社交网络中用来推断两个用户之间有多大可能成为好友，从而进行推荐。
另外在文献[1]所提出的对网络中错误连边的预测，对网络重构和结构功能优化也有重要的应用价值。
例如对某一机场网络数据进行重建，网络中可能会有些自相矛盾的数据，链路预测就可能对其进行纠正。
链路预测在复杂网络理论研究方面同样具有巨大价值，它可以帮助人们认识复杂网络演化的机制，每一种网络演化机制里可能蕴涵着一种精确的链路预测方法，而每一种优秀的链路预测方法，也可能揭示了一种网络演化机制[2]。
目前比较成熟的静态链路预测方法有基于相似性的链路预测方法，如CN(common neighbor)、Salton、Jaccard、AA（adamic adar）指标等。
文献[3]提出了一种基于蚁群算法的链路预测方法。
此外，还有基于最大似然估计的层次结构模型以及随机分块模型。
文献[4]提出了一种基于随机分块模型的方法进行链路预测。
文献[5]将边的存在与否看成边的一种属性，将链路预测问题转变为边的属性预测问题。
文献[6]对复杂网络的链路可预测性问题进行了探讨，并提出了一种基于高阶路径的链路预测算法。
文献[7]针对无法获取属性标签的异质网络，提出了一种包含三层图模型的学习和推理算法。
针对异质网络，文献[8]还提出了一种基于节点度、共同邻居以及Katz三种指标的复合指标，去预测科学家合作网络的新的关系的形成。
以上方法虽然在静态网络中能取得较好的结果，它们都没有将网络的历史演化纳入考虑范围，但是现实世界中的网络大多是随时间变化的，为此，也有大量文献从网络演化的角度去进行研究。
文献[9]对网络动态演化进行了量化研究。
文献[10]将时序网络按时间窗口分片；然后对每个时间窗口内的网络图进行静态链路预测；最后将预测结果看做一个时间序列，并对其进行时间序列分析。