一种采用社团信息的链接预测方法
链路预测的方法与发展综述
节 如社交软件的好友推荐系统%网络超链接的预测以及
点种类多样以及网络演化过程复杂的特点#使得其研 股市走向等' 准确的链路预测为复杂网络的进化研究
究充满了挑战' 但是#掌握了复杂网络的演化规律可 工作提供了有力帮助' 因此#对复杂网络中的结构和
以帮助人们更好地掌控网络结构的变化趋势#因此#吸 链路进行研究和建模是十分必要的'
测算法精确度的方法进行了介绍#最后对链路预测的
收稿日期!!"#& (") (#$
未来研究方向和发展前景进行了总结和展望'
网络模型介绍 基金项目!国家自然科学基金"*#%%+""%#,#+)%"%$$
作者简介!张月霞"#$)&$#女#博士# 副教授#主要研究方向 为移动通信%卫星通信和移动互联网&冯译萱"#$$+$#女#硕
性%基于网络拓扑结构%基于机器学习以及基于最大似然的方法#比较了+ 类预测方法的优劣#并概述了
几种常见的衡量链路预测算法精确度标准' 最后总结并展望了链路预测的未来研究方向和发展前景'
关键词!链路预测&复杂网络&相似性指标&网络结构
中图分类号 文献标识码 文章编号 !-.%$%''
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预测的研究中提出的方法#都会给节点之间的连边计 算低出排一序#个排评在分最数前值面'的()#评并分把数所值有最节高点#的说评明分两数个值节按点链高 接概率越大' 网络中各符号的定义如表# 所示'
链接预测算法在社交网络分析中的应用研究
链接预测算法在社交网络分析中的应用研究社交网络的发展以标志着信息传播方式的变革，同时也成为人们交流、互动以及获取信息不可或缺的途径。
因此，研究社交网络中人际关系的连通性和相互作用，对于了解社会现象和行为模式具有重要意义。
链接预测算法是社交网络分析中的一种常见技术，它能够通过对已有的网络结构以及节点间的属性进行分析，从而预测网络中不存在的链接，以便进行进一步的分析和预测。
一、链接预测算法的理论基础链接预测算法是建立在图论和机器学习技术的基础上的，其中最常用的技术就是基于图的链接预测方法。
基于图的链接预测方法是通过对网络中的节点以及节点之间连边的属性进行分析，从而预测出网络中未出现的联系，同时也能够识别出网络中节点之间的相似性和影响力。
其中，节点的属性包括其度数、邻居结构、拓扑信息以及节点的属性特征等，这些属性将会在链接预测算法中起到重要作用。
二、链接预测算法的应用场景链接预测算法的应用范围非常广泛，不仅可以用于研究社交网络中的人际关系，也可以用于预测企业和科学领域中的合作和创新。
在社交网络中，链接预测算法可以帮助我们了解社会网络中的影响力和传播路径，从而更好地研究社会现象。
例如，在社交网络中，通过对节点的度数和网络中整体的百度率进行分析，我们可以预测出节点之间的相互关系，从而为社交网络营销提供更好的资源投放和市场策略。
三、链接预测算法的研究主要方向在链接预测的研究中，主要包括预测模型的建立、特征提取、计算效率和评价指标的选择等方面。
其中，预测模型的建立是链接预测的核心，通过针对节点、关系、链接以及节点个人属性等因素的深入研究，为模型的构建提供依据。
特征提取则是从网络节点和边的信息中提取关键的表示特征，用于描述节点与边之间的相互关系，从而实现网络信息的进一步挖掘。
在计算效率方面，则要注意算法的复杂度和时间成本，尤其在处理大数据时更为关键。
最后，选择评价指标是为了评估预测模型的性能和效果，从而为模型优化和改进提供参考。
一种基于节点相似性的链接预测算法
摘 要 ： 针对社会 网络 中节 点关 系预测 困难 的问题， 提 出了一种新 的链接预 测算 法： 邻居 关 系权 值算 法。该 算 法将 共 同邻居节 点与其他 邻居 节点之 间的边赋予不 同的权值 ， 进 而计算被预测节点之 间的相似性 。算 法通 过 ５个社会 网络数据 集进行 实验， 采 用 ＡＵＣ （ ａ ｒ ｅ ａ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ） 指标和 Ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ指标 评价其效果 。实验表 明新算 法 的预 测准确 率整体上 高于 已有的基 于节点相似性 的链接预测算 法， 同时该算法保持 了较低 的时间复杂度 。 关键词 ： 社会 网络 ； 链接 预测 ； 节 点相似 性； 邻居关 系权值
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ；ｌ ｉ ｎ ｋ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ；ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ
随着计 算 机 技 术 的快 速 发 展 ， 人 们 开 始 使 用 计 算 机对 社会 网络 进 行 相关 的分 析 和深 入 的研 究 。现 阶段 ， 针对社 会 网 络 的链 接 预 测 成 为 了一 个 重 要 的 研究 热 点 。链 接 预测 的 目的是 找 到 网络 中没 有 被 观 察到的链接 或在未来 的一段 时 间 内可 能出现 的链 接＿ １ ］ 。链 接 预测 可 以应 用 到 科 学 研究 、 商业决策、 好
ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｕ ｓ ｅ ｓ ＡＵＣ （ ａ ｒ ｅ ａ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ）ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｔ Ｏ ｉ ｎ ｄ ｉ — ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｍｕ ｃ ｈ ｍｏ ｒ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｎ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｎ ｃ ｙ ｔ ｈ ａ ｎ ｔ ｈ ｏ ｓ ｅ ｋ ｎ ｏ ｗｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｍ ｓ ｈ ， ａ ｎ ｄ ｋ ｅ ｅ ｐ ｓ ｌ ｏ ｗ ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ．
社交网络分析中的节点分类与链接预测研究
社交网络分析中的节点分类与链接预测研究随着社交网络的普及和发展，越来越多的人将其视为交流、传播和获取信息的主要平台。
这些社交网络中的用户可以建立关系并相互交流，形成一个复杂的社交网络系统。
在图论和机器学习领域，对这些社交网络进行节点分类和链接预测是一个重要的研究主题，它可以为了解社交网络的结构和社会关系，发掘用户兴趣和行为模式等方面提供有价值的信息。
节点分类节点分类可以被认为是一种具有分类标签的节点（例如某个用户）的分类工作。
这个标签可以是用户的职业、兴趣爱好、年龄、性别等。
将这些标签应用于节点分类问题可以为用户推荐适合他们兴趣和需求的内容、产品和服务。
将节点分类的算法和技术应用于社交网络中，可以对用户的属性进行分析和分类，从而更好地了解他们的行为和兴趣，为个性化的信息推荐和个性化的广告投放提供基础。
链接预测链接预测是另一个关键的研究领域。
在社交网络中，链接预测可以预测未来可能出现的社交连接，这些链接包含了更多的信息和特征，可以为网络中的用户提供更多的交流和沟通的机会。
例如，利用某些特征（如用户的朋友数、性别、年龄等）可以预测用户之间是否会建立联系，并发现潜在的联系（可能是用户从未预料到的）。
节点分类与链接预测的方法在社交网络中，节点分类和链接预测涉及到很多算法和技术。
其中，无监督学习方法和监督学习方法是两个最常用和基本的方法。
无监督学习方法是指使用未标记的数据，在没有标签或标签信息不完整的情况下，利用聚类、关联规则、谱分析、主成分分析、自组织映射和统计方法等技术进行节点分类和链接预测。
这种方法可以快速和有效地从大量的社交网络数据中发现有用的信息和规律。
监督学习方法是指使用已经标记的数据集作为训练数据，在此基础上使用分类算法、回归算法、支持向量机、决策树、神经网络、朴素贝叶斯和随机森林等技术进行节点分类和链接预测。
标记数据可以提供更准确的信息和结构，但也需要更多的先验知识，并且需要更多的时间和经验来构建和优化模型。
基于节点相似性的二阶链路预测方法
第 23卷第 1期2024年 1月Vol.23 No.1Jan.2024软件导刊Software Guide基于节点相似性的二阶链路预测方法刘臣，王嘉宾（上海理工大学管理学院，上海 200093）摘要：复杂网络中基于节点相似性的链路预测算法通常根据两个节点之间的相似度，预测节点对之间是否存在链路。
提出基于节点相似性的二阶链路预测方法，判别节点对之间是否存在未连接的节点，并补全节点对之间的二阶链路。
同时，提出二阶链路预测指标，计算已知节点与其他并不存在链路的节点之间的相似性，并构建二阶可达网络保留原始网络中的二阶链路信息。
实验结果表明，该方法能够在真实的网络数据中找到节点对之间的缺失节点，并补全可能存在的二阶链路。
不同的链路预测指标在4个不同网络中的性能表现有所不同，所有实验中的最佳精确率达83.7%。
关键词：复杂网络；二阶链路预测；可达网络；相似性指标；公共近邻DOI：10.11907/rjdk.222457开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391；O157.5 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2024）001-0097-06Second-order Link Prediction Method Based on Node SimilarityLIU Chen， WANG Jiabin（Business School， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China）Abstract：Link prediction algorithm based on node similarity usually predicts whether there is a link between node pairs according to the simi⁃larity between two nodes. A second-order link prediction method is proposed to determine if there is an unconnected node between node pairs，and then complete the second-order links between node pairs. The second-order link prediction index is used to calculate the similarity be⁃tween known nodes and other nodes that do not have links， and the second-order reachable network is constructed to retain the second-order links in the original network. The experimental results show that the missing nodes between node pairs can be identified in real network data and their second-order links can be completed. The performance of different link prediction indices varies across four different networks， and the best precision rate reaches 83.7% in all experiments.Key Words：complex network； second-order link prediction； reachable network； similarity index； common neighbor0 引言现实世界中的很多复杂系统，如社交关系、交通运输、生物系统、信息系统等，都可以建模为网络。
社交网络分析算法的使用方法
社交网络分析算法的使用方法社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
通过社交网络，人们可以与朋友、家人、同事和陌生人进行交流和互动。
这些网络提供了丰富的信息和机会，也成为了理解社会关系和人际互动的重要资源。
为了深入了解社交网络中的关系和模式，社交网络分析算法应运而生。
社交网络分析算法是一种用于识别、分析和预测社交网络中的关系模式和趋势的方法。
它结合了图论、统计学和数据挖掘技术，适用于各种类型的社交网络，包括在线社交媒体平台、企业内部网络和科学研究网络等。
下面将介绍几种常用的社交网络分析算法及其使用方法。
1. 社区发现算法社区发现算法旨在识别社交网络中的紧密连接的群体或社区。
常用的算法包括Girvan-Newman算法、Louvain算法和谱聚类算法等。
使用这些算法的步骤如下：首先，导入社交网络数据并构建图模型。
每个节点表示一个用户或个体，边表示两个节点之间的关系。
然后，计算节点之间的相似度或连接强度。
这可以通过计算节点间的距离、共同邻居数或其他相似性指标来实现。
接下来，应用社区发现算法来检测网络中的社区。
这些算法基于节点之间的链接模式来确定社区结构。
最后，可视化社区结构，并根据分析结果进行进一步的解释和推断。
2. 影响力传播算法影响力传播算法用于研究在社交网络中如何传播信息、观点或行为。
其中比较有名的算法是独立级联模型（IC模型）和线性阈值模型（LT模型）。
使用这些算法的步骤如下：首先，确定某个节点或群体作为信息源。
然后，为每个节点分配传播概率或阈值。
这些值表示了节点接受信息并传播给邻居的能力。
接下来，使用影响力传播算法模拟信息在社交网络中的传播过程。
这些算法基于节点之间的连接和传播概率来模拟信息在网络中的扩散。
最后，分析信息传播的规律和影响因素，并根据结果确定改进传播策略的方法。
3. 关键节点识别算法关键节点识别算法用于识别对整个社交网络结构和信息传播具有重要影响力的节点。
常用的算法包括介数中心性、度中心性和PageRank算法等。
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。
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。
缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。
我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。
面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。
特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。
开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2 概述篇：什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。
每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。
最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。
Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。
” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。
3) 社会网络类型此处展示常见且常用的网络类型名词，想要具体了解可以点击链接仔细查看！•网络中节点的来源集合异同o一模网络 one-modeo二模网络 two-mode•视角：•边权重o加权网络 weight networko无权网络 unweight networko符号网络 Signed network•关系是否有方向o有向网络 Directed networko无向网络 Undirected network4) 网络分析的5大中心问题SNA可以帮助我们快速了解该网络中的分布格局和竞争态势，“孰强孰弱，孰亲孰远，孰新孰老，孰胜孰衰”，这16字箴言是我学习SNA总结的精华所在，初中级甚至高级的社会网络分析学习几乎完全就是围绕着这四个方面开展，后面将要讲到的理论与方法皆为此服务，希望同学们可以重点关注。
信息技术试卷 (1)
一、单项选择题：1. 关于信息的下列说法中，正确的是A. 信息是具有价值的B. 信息是可以不依附于任何载体的C. 信息是永远有效的D. 信息是无法进行加工的2. 下列选项中不属于信息技术范畴的技术是A. 传感技术B. 通信技术C. 机械技术D. 电子计算机技术3. 关于信息技术的下列说法中，正确的是A. 信息技术是最近发明的技术B. 自从有了计算机和网络才有了信息技术C. 自从有了人类就有了信息技术D. 自从有了电话、广播、电视才有了信息技术4. 常用的搜索引擎按其工作方式可划分为A. 目录索引类搜索引擎和分类搜索引擎B. 关键字搜索引擎和全文搜索引擎C. 目录索引类搜索引擎和全文搜索引擎D. 分类搜索引擎和分段搜索引擎5. 如果你想在网上查找歌曲《隐形的翅膀》，下列选项中最有效的方法是A. 在浏览器的地址栏中输入"隐形的翅膀"(不含双引号)B. 在Google的网页搜索栏中输入"隐形的翅膀"(不含双引号)C. 在搜狐主页的搜索栏中输入"隐形的翅膀"(不含双引号)D. 在百度歌曲的搜索栏中输入"隐形的翅膀"(不含双引号)6. 下列说法中，不符合信息技术发展趋势的是A. 越来越友好的人机界面B. 越来越个性化的功能设计C. 越来越高的性能价格比D. 越来越复杂的操作步骤7. 下列选项中属于搜索引擎的是A. CutFTPB. FlashGetC. BaiduD. WinRAR8. URL中的"http"是指A. 文件传输协议B. 超文本传输协议C. 计算机主机名D. TCP/IP协议9. 用百度在因特网上搜索苏轼的《水调歌头》，下列选项中最有效的关键字是A. 苏轼宋词B. 宋词水调歌头C. 苏轼水调歌头D. 水调歌头10. 通过网络、电视和其他途径观看"神舟七号"发射直播的人数超过6亿人次，这个事例说明以下哪种说法是不正确的？A. 信息不能独立存在，需要依附于一定的载体B. 信息可以转换不同的载体形式而被存储和传播C. 信息可以被多个信息接受者接受并且多次使用D. 同一个信息不可以依附于不同的载体11. （建议删除）唐朝诗人韩愈名句"天街小雨润如酥，草色遥看近却无"，这体现了哪个季节的信息？A. 春B. 夏C. 秋D. 冬12. （建议删除）古人云："君之所以明者，兼听也；其所以暗者，偏信也。
2020年国家开放大学电大《信息技术》形成性考核及答案
判断题1、行为科学理论及管理理论丛林阶段的代表人物有梅奥、赫茨伯格等。
（）对2、近代信息管理活动时期，大量采用了网络、数据库、数据仓库、联机分析技术等先进技术手段与方法进行信息的管理。
（）对3、数据、信息、知识、智能存在由低到高、由浅入深的序列关系。
（）对4、组织内部的信息交流是为了向外界输出信息。
（）对5、控制器和运算器合称中央处理器，英文缩写为CPU。
对6、一个完整的硬件系统由如下三部分组成：运算器、控制器和输入设备。
对7、基础技术主要是指新材料和新能量技术。
对8、联合国经合组织将知识分为四种类型，分别是：Know-what（事实知识），；Know-why （原理知识）；Know-how（技能知识）；Know-who（人际知识）。
对9、网络传播模式的媒介是能实现彼此间数据共享的系统。
对10、第四传媒是指报纸。
对11、息交流的主要手段是语言交流。
对12、网络传播模式的媒介是能实现彼此间数据共享的系统。
（）对13、主体技术主要是指直接拓展人类信息器官的四大技术类型。
（）对14、咨询服务是知识的“扩大再生产”。
（）对15、按照主体的认识层次信息可以分为实在信息、先验信息和实得信息。
（）对16、知识的“波粒二相性”包括作为实体的知识和作为过程的知识。
（）对17、现代通信技术按其信号形式可分为有线通信和无线通信。
( ) 对18、四部分类法是近代信息管理活动时期使用的信息管理的方法。
对19、信息揭示的语言包括自然语言和人工语言。
（）对20、合适的检索表达式只需要检索词就能构成。
( ) 对21、布尔逻辑检索只含有逻辑“与”。
( ) 对22、自由文本方法属于传统印刷型媒体阶段的信息存储方法。
（）对23、ERP又称供应链管理。
( ) 错ERP是企业资源计划24、通过电子商务客户不能实现自助服务。
( ) 对25、电子商务的销售活动实现了跨时间跨空间的服务。
( ) 对26、SCM又称客户关系管理。
( ) 错27、CRM又称企业资源计划。
社交网络分析
社交网络分析社交网络分析是一项涉及社交网络结构、关系和行为的研究领域。
它旨在理解个体和群体之间的互动方式，以及这些互动如何影响信息传播、意见形成和决策制定等方面。
社交网络分析可以应用于各个领域，包括社会学、管理学、信息科学等，以帮助我们了解人际关系和社会交往的本质。
社交网络的定义和特征社交网络是由一组个体和它们之间的连接构成的。
个体可以是人、组织或其他实体，连接则代表着它们之间的关系，比如友谊、合作、信息传递等。
社交网络分析通常将个体表示为节点，连接表示为边。
通过对社交网络的节点和边进行分析，我们可以揭示出网络的核心成员、社群结构、信息传播路径等重要特征。
社交网络的分析方法社交网络分析采用一系列方法来研究网络的结构与行为。
以下是常用的几种方法：1. 节点中心性分析：节点中心性是衡量节点在网络中重要程度的指标。
常用的节点中心性指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性等。
度中心性衡量节点在网络中的连接数量，接近中心性衡量节点到其他节点的距离，介数中心性衡量节点在网络中的信息传递重要性。
2. 社群检测：社群是网络中一组高度内聚、低度连接的节点集合。
社群检测的目标是将网络划分为不同的社群，以揭示网络中的群组结构和组织。
常用的社群检测算法包括基于模块度的方法、谱聚类等。
3. 信息传播分析：信息传播是社交网络中的重要现象之一。
信息可以通过节点之间的连接进行传递和扩散。
信息传播分析关注节点在网络中的影响力和传播路径，以及网络结构对信息传播的影响。
重要的信息传播模型包括独立级联模型、线性阈值模型等。
4. 链接预测：链接预测旨在预测未来可能形成的连接。
通过分析网络中已有的连接模式和特征，我们可以预测潜在的链接关系，从而洞察网络的演化和发展趋势。
应用领域社交网络分析在多个领域具有广泛的应用价值：1. 社交媒体分析：社交网络分析可以帮助我们理解社交媒体上的用户行为、信息传播和舆论形成。
通过对社交媒体数据进行分析，我们可以挖掘用户之间的关系、话题的传播路径以及热点事件的发展过程。
2023年教师资格之中学信息技术学科知识与教学能力通关题库(附带答案)
2023年教师资格之中学信息技术学科知识与教学能力通关题库(附带答案)单选题（共30题）1、股市波动信息对一些投资者来说价值连城，对另外一些投资者来说却毫无意义，这体现了()。
A.信息的共享性B.信息形式的多样式C.信息价值的不确定性D.信息来源的广泛性【答案】 C2、使用中英文双向翻译软件翻译文章，属于信息的（）A.获取B.加工C.存储D.评价【答案】 B3、根据公安部《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》，安全专用产品销售说法正确的是（）。
A.安全专用产品无需申领《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》就可以上市销售B.安全专用产品必需申领《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》就可以上市销售C.安全专用产品的功能生产者可以自由更新，无需获得许可D.安全专用产品《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》在质量监督局申领【答案】 B4、根据《中华人民共和国网络安全法》，网络安全事件发生的风险增大时，对于省级以上人民政府有关部门可以采取的措施，下列描述错误的是（）。
A.要求有关部门及时收集、报告有关信息，加强对网络安全风险的监测B.组织有关部门对网络安全风险信息进行分析评估，预测事件的危害程度C.向社会发布网络安全风险预警，发布避免、减轻危害的措施D.在特定区域对网络通信采取长期限制措施，避免消息扩散【答案】 D5、在Windows操作系统中，不能将信息传送到剪贴板的是()。
A.用Ctrl+V把选定的对象送到剪贴板B.用“剪切”命令把选定的对象送到剪贴板C.Ah+PrintScreen把当前窗口送到剪贴板D.用“复制”命令把选定的对象送到剪贴板【答案】 A6、关于HTML文档，下面哪个说法是正确的?()A.HTML文档要用专门的网页制作工具进行编写B.HTML文档中所有标签都是成对出现的C.HTML文件中的文档标题是显示在网页上的D.把HTML文档从Windows系统复制到UNIX系统上使用，不需要做任何改动【答案】 D7、防火墙是常用的网络安全产品，其主要功能是（）。
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。
一种移动社区网络的新的链路预测方法_cwsn2015无线传感器网络会议论文
一种改进的移动社交网络（MSN）链路预测方法14级计算机应用技术冯爱晶2014204207链路预测是移动社交网络（MSNs）中很好的研究问题，它可以帮助了解网络的演化。
在本文中，提出了一个基于共同邻居的接近中心度的新算法求解链路预测问题。
此外，文中还把时间信息也作为考虑原因，是由于随着时间的流逝链接行为也会改变。
通过节点结构和时间信息，该算法能有效地解决链路预测问题。
文中的模拟结果表明，该方法比其他方法能更有效地预测链路。
文章结构大概可以分为：第2节介绍了一些相关工作；第3节提出了一种新的模型第4节描述了该链接实验和预测方法的安装程序；结果与实验在5节讨论；第6节给出本文的结论。
目前链接预测方法的可以分为三大类别。
第一种方法基于机器学习。
Hasan等提出了在社会网络中的无论是积极的还是潜在负面例子的监督学习节点连接预测。
然而这种方法没有没有研究进展复杂的网络，特别是缺乏认真考虑结构网络的特性。
第二种方法基于显著最大似然估计。
Moore和Newman等提出了一种从网络数据层次结构到进一步将其应用于在已知部分环节缺失中推断网络预测的方法，如草原物种的食物网络，恐怖网络协会。
然而，这种方法一个大的缺点是该算法运行速度很慢。
另一个值得注意的是这种模式因为没有清晰的层次结构可能会带给这些网络较差的预测。
第三种方法基于社区节点的测量。
关于链接的思考更常见的是邻居节点之间更高存在的可能性。
Zhou等从不同的领域中研究了九个著名地方六个真实网络上的相似性指数，以及提出了两种新的局部指标。
这些算法只考虑网络拓扑结构和社交网络的静态的特点，忽略时间属性和节点自身的属性。
如何整合社会网络拓扑结构的特点，时间的特点，以及节点的属性，是合理链路预测的巨大挑战。
在本文中，作者集中精力于最后一种方法。
前人的工作通过静态分析链路预测网络数据，没有利用时间信息进行预测。
然而，时间信息是一个重要的方面，应该在链路预测时考虑。
本文提出了一种新的测量方法，需要考虑一个时间结构的网络环节预测。
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。
LBSN协作式个性化链接预测算法
收稿日期：２０１８ １０ １３；修回日期：２０１８ １２ ２４ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１８７１０６２）；重庆邮电大学科研基金资助项目（Ａ２０１８ ０７） 作者简介：胡敏（１９７１ ），女，重庆人，副教授，硕士，主要研究方向为虚拟现实、脑机接口、通信网体系协议；崔永胜（１９９２ ），男，河南临颍人，硕士，主要研究方向为社会计算、大数据技术及应用；黄宏程（１９７９ ），男（通信作者），河南南阳人，副教授，博士，主要研究方向为复杂网络与信息传播理论、社会感知与智能计算（ｈｕａｎｇｈｃ＠ｃｑｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ）；陈元会（１９９１ ），男，湖北武汉人，硕士，主要研究方向为社会网络信息传播与控制．ＬＢＳＮ协作式个性化链接预测算法胡 敏１，２，崔永胜１，黄宏程１，陈元会１（１．重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆４０００６５；２．重庆市通信软件工程技术研究中心，重庆４０００６５）摘 要：在基于位置的社交网络中用户链接与位置链接之间具有一定的内在关联，而且不同的用户在社交网络中的表现也存在差异，因此对于以上问题提出一种协作式个性化链接预测算法。
针对用户的个性化特征，采用核密度估计方式对用户在时间和空间维度建模，基于兴趣组对用户进行重叠社团划分，并通过社团、好友以及签到关系进行个性化用户链接预测；基于个性化用户链接预测结果，利用从社团重启的随机游走预测用户的个性化位置链接；协作式个性化链接预测算法通过用户链接预测和位置链接预测的迭代使得两者性能相互提升。
实验结果表明，所提算法相比于现有算法具有更好的预测性能。
关键词：链接预测；基于位置的社交网络；核密度估计；个性化；随机游走中图分类号：ＴＮ９１５．０３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２０）０４ ０５０ １１８８ ０６ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１８．１０．０７６８ＣｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＬＢＳＮＨｕＭｉｎ１，２，ＣｕｉＹｏｎｇｓｈｅｎｇ１，ＨｕａｎｇＨｏｎｇｃｈｅｎｇ１ ，ＣｈｅｎＹｕａｎｈｕｉ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｏｆｔｗａｒｅ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅｉｓａｃｅｒｔａｉｎｉｎｔｅｒｎａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｕｓｅｒｌｉｎｋｓａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｌｉｎｋｓｉｎｌｏｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＢＳＮ），ａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｕｓｅｒｓａｌｓｏｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂｅｈａｖｉｏｒｓｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｖｉｅｗｏｆｔｈｅａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏ ｐｏｓｅｄａｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＣＰＰ）ｉｎＬＢＳＮ．Ｆｏｒｔｈｅｕｓｅｒ’ｓｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅａｌ ｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｄｔｈｅｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｍｏｄｅｌｔｈｅｕｓｅｒ’ｓｔｉｍｅａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ．Ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｉｎｔｅｒｅｓｔｇｒｏｕｐｓｔｏｄｉｖｉｄｅｔｈｅｕｓｅｒｓｉｎｔｏｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ，ａｎｄｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｕｓｅｒｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ｆｒｉｅｎｄｓａｎｄｓｉｇｎ ｉｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｕｓｅｒｌｉｎｋ，ｉｔｐｒｅｄｉｃｔｅｄｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｌｉｎｋｒｅｌａｔｉｏｎ ｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｕｓｅｒｓａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｓｖｉａｔｈｅｒａｎｄｏｍｗａｌｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｃｏｍｍｕｎｉｔｙｒｅｓｔａｒｔｉｎｇ．ＴｈｅＣＰＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｂｙｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｕｓｅｒｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＣＰＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｌｏｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｒａｎｄｏｍｗａｌｋ０ 引言随着社交网络的快速发展和移动智能终端的不断普及，基于位置的社交网络（ｌｏｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＬＢＳＮ）逐渐成为人们维系社交关系、分享位置信息的理想网络平台［１］。
基于集体影响和边聚类信息的链路预测算法
基于集体影响和边聚类信息的链路预测算法随着社交网络的普及，人们越来越依赖于社交网络来获取信息、交流和娱乐。
在社交网络中，人们之间通过链接建立联系和交流。
因此，链路预测成为了社交网络研究的重要方面。
链路预测是指通过分析已有的网络结构，预测未来可能产生的新链接。
链路预测在社交网络推荐、社交关系分析、网络广告投放等方面具有重要应用价值。
因此，如何提高链路预测的准确性成为了社交网络研究的热点问题。
本文提出了一种基于集体影响和边聚类信息的链路预测算法。
该算法考虑了社交网络中节点的集体影响以及边的聚类信息，从而提高了链路预测的准确性。
下面分别介绍该算法的两个关键部分：集体影响和边聚类信息。
1. 集体影响社交网络中的节点之间存在着复杂的影响关系。
一个节点的行为不仅受到其邻居节点的影响，还受到整个社交网络的影响。
因此，考虑节点的集体影响可以提高链路预测的准确性。
具体来说，我们定义节点i的集体影响为：$$CI(i)=sum_{j in N(i)}w_{ij}f_j$$其中，$N(i)$表示节点i的邻居节点集合，$w_{ij}$表示节点i 到节点j的边权重，$f_j$表示节点j的影响因子。
影响因子可以根据节点的度数、中心性等指标计算得到。
节点i的集体影响表示了它与邻居节点的关系以及整个社交网络的影响。
我们可以将节点的集体影响作为节点i与其他节点之间链接的概率。
具体来说，节点i与节点j之间的链接概率定义为：$$p_{ij}=frac{e^{alpha CI(i) + beta CI(j)}}{sum_{kotin N(i)}e^{alpha CI(i) + beta CI(k)}}$$其中，$alpha$和$beta$是模型参数，用于平衡节点i和节点j 的集体影响。
该概率表示了节点i和节点j之间链接的可能性，可以用于链路预测。
2. 边聚类信息除了节点的集体影响外，我们还考虑了边的聚类信息。
边聚类是指在社交网络中，存在一些边连接着相似的节点，这些边构成了边聚类。
复杂网络数据挖掘方法
复杂网络数据挖掘方法随着互联网的快速发展，网络中积累了海量的复杂数据。
这些数据包含了丰富的信息和相互之间的复杂关联关系，如社交网络中的用户关系、电子商务中的用户购买行为、互联网搜索引擎中的链接关系等。
为了从这些复杂网络数据中发现有价值的知识和模式，研究者们提出了各种复杂网络数据挖掘方法。
一、节点挖掘方法节点挖掘方法通过分析网络中节点的属性和连接关系，发现节点的特征和节点之间的关联模式。
其中，社区发现是一种常见的节点挖掘方法，用于发现网络中具有紧密联系的节点群体。
社区发现方法通常基于节点之间的连接紧密度或共同的属性特征，如标签、兴趣等来划分社区。
二、链路挖掘方法链路挖掘方法主要关注网络中的边或链接关系，通过分析边的属性、权重或连接模式等，发现边的特征和边之间的规律。
链路预测是一种常见的链路挖掘方法，用于预测网络中可能存在但尚未建立的连接关系。
链路预测方法通常基于图结构中已有的边和节点属性，利用机器学习、统计模型等技术来预测未知的边。
三、图模式挖掘方法图模式挖掘方法旨在发现网络中的重复子结构和模式。
这些模式可以帮助我们理解网络的组织结构、功能特征等。
图模式挖掘方法通常基于频繁子图挖掘技术，通过寻找网络中出现频率较高的子图来发现模式。
这些子图可以是简单的三角形、环形结构，也可以是复杂的星形或其他特定形状。
四、流动性挖掘方法流动性挖掘方法关注网络中数据的流动和传播过程，通过分析节点和边的属性以及它们之间的交互关系，挖掘数据的传播路径和传播模式。
这些方法可以应用于社交网络中的信息传播、疾病传播模型等领域。
流动性挖掘方法通常基于图中的消息传播、扩散模型或随机游走等算法，并结合机器学习算法来对传播过程进行建模和预测。
总结起来，复杂网络数据挖掘方法主要包括节点挖掘、链路挖掘、图模式挖掘和流动性挖掘。
这些方法可以帮助我们从复杂网络中发现隐藏在数据背后的有价值的知识和模式。
通过应用这些方法，我们可以更好地理解和分析互联网中的各种网络结构，并提供科学依据和决策支持，促进社会、经济等领域的发展。
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第３ ３卷 第 １ ２期 ２ ０ １ ６年 １ ２月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ ３ Ｎｏ ． １ ２ Ｄｅ ｃ ．２ ０１ ６
一
种 采用 社 团信 息 的链 接预 测 方 法 水
得 了更 高的准确 率。 关键词 ：链接 预测 ； 社 团发现 ； 监 督 学 习；社会 网络 分析
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ １ ８ １
Байду номын сангаас
文 献标 志码 ：Ａ
文章编 号 ：１ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ６ ） １ ２ — ３ ５ ３ ５ ． ０ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ ０ ４
方 彪， 陈可佳 ， 蔡小雨
（ 南京邮电大学 计算机学院， 南京 ２ １ ０ ０ ０ ３ ）
摘
要： 链 接预 测研 究如何 利用 网络 中 已有 的信 息预 测 可能存在 的 关 系链接 ， 目前 已成 为数据挖 掘 领域 的 热点
研究问题之一。社会网络中普遍存在社团结构 ， 社 团对链接的形成有重要的影响 ， 但在大 多数链接预测方法中
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