基于改进TADW的链路预测算法

针对经典的节点相似性链路预测算法只考虑网络拓扑结构或者节点属性信息的问题,使用词嵌入模型Word2vec学习得到节点文本属性信息的表示,进而改进TADW(text-associated deep walk)算法,弥补其语义信息表示能力的不足.基于改进的TADW图嵌入方法提出一种融合网络拓扑结构和节点属性信息的相似性指标,并基于此相似性指标提出链路预测算法.在三个真实数据集上的实验结果表明所提出算法可以提高预测精度,并具有更好的鲁棒性,同时使用图嵌入的方法有效解决了网络数据的稀疏性问题.     

一种基于MH改进的重启随机游走链路预测算法

基本随机游走相似性指标由于其转移概率仅由当前节点的度决定,影响链路预测效果.鉴于此,在MH (Metropolis-Hasting)算法的基础上,充分利用邻居节点的度信息,并采用将当前节点的自环率按邻居节点的度值加权分配给邻居节点的方法重构转移概率矩阵,再融合重启随机游走(Random Walk with Restart,RWR)相似性指标,提出一种改进MH的链路预测算法.首先,根据当前节点与邻居节点的度信息重新定义节点间的转移概率;然后,将新的转移概率重构成概率矩阵;最后,融合RWR相似性指标进行链路预测实验.结果表明,新算法相较于RWR、CN (Common Neighbors)等7种基准算法在AUC指标上均有提升,在排序分指标上也有所改善;AUC指标上最高可提升3.98%,排序分指标上最高下降1.92%,提升了链路预测的准确性.     

基于链路预测算法分析虚假链接问题

链路预测与虚假链接是复杂网络的两大研究热点,目前为止,链路预测方法的研究已经非常成熟,而对于虚假链接的研究却仍旧没有得到太多的关注.根据链路预测与虚假链接的联系,用17种经典的链接预测算法,研究了这些算法在8个真实网络数据集中的识别虚假链接效果.实验结果表明,这些算法在识别虚假链接中的AUC值明显低于在链接预测中的AUC值;并且随着测试集比例的增加,在给定某个算法和数据集上,AUC值逐渐降低.     

基于图注意力和特征融合的链路预测方法

链路预测是一种还原网络缺失信息的方法,通过当前已观察到的链路,预测实际存在但未被观察到的链路或可能出现的新链路.当前链路预测主要是基于图神经网络的深度学习方法,相比基于规则的启发式方法,前者可有效利用网络拓扑结构信息,较大地提升了网络链路预测性能,并可应用到类型更广泛的网络中.但是现有基于图神经网络的方法,仅利用网络中节点相对位置信息,忽视了节点基本属性和链路的邻居信息,且无法区分不同节点对链路形成的重要程度.为此,本文提出一种基于图注意力网络和特征融合的链路预测方法.通过增加节点的度、链路的共同邻居数量和共同邻居最大度等特征,丰富了网络的输入特征信息.本文首先提取以目标节点对为中心的子图,然后将其转化为对应的线图,线图中的节点和原图中的链路一一对应,从而将原图节点和链路信息融合到线图的节点中,提升了特征融合的有效性和可解释性.同时本文使用图注意力机制学习节点的权重,增强了特征融合的灵活性.实验表明,本文所提出的方法,在多个不同领域数据集上的AUC和AP均超过90%,在已观测链路缺失较多时,预测性能保持80%以上,且均优于现有最新方法.     

基于离散时间量子漫步的链路预测算法

量子漫步算法能模拟游走粒子在图上的量子相干演化,粒子的运动状态由量子态的相干叠加而成.与经典随机游走算法相比,量子漫步算法具有寻找目标节点时间少和源节点扩散至其他节点时间少的优点.提出一种基于离散时间量子漫步的链路预测(link predictionbased on discrete time quantum walk,简称LP-DTQW)算法.研究结果表明：相对于其他7种算法,LP-DTQW算法有更高的预测精度;LP-DTQW算法的时间复杂度远低于经典RWR(random walk with restart)链路预测算法的时间复杂度.因此,LP-DTQW算法具有更强的预测性能.     

基于翻译模型的异质重边信息网络链路预测研究

在异质信息网络中,异质节点对象之间具有多元关系,形成异质重边信息网络.知识图谱表示旨在将实体和关系在低维的向量空间进行嵌入,可以用来学习异质重边信息网络中实体间的多元关系.首先通过注意力机制对异质重边信息网络中的多元关系进行融合表示,进而将异质节点的类型信息进行多元关系融合空间的映射,在多元关系融合空间上提出基于翻译的异质重边嵌入模型,用以学习异质节点之间的链路关系.最后,在MovieLens100k电影数据集上进行了异质节点多元关系的链路预测实验.实验结果表明,在异质重边信息网络中,基于改进的翻译模型在实体间链路预测性能方面要优于传统的知识表示方法,可以有效地提升链路预测的精度.     

基于聚类系数和节点中心性的链路预测算法

目前复杂网络领域受到越来越多人的广泛关注.其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,被作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段.传统基于相似性的复杂网络链路预测主要考虑每个节点的某个相似性指标,而该文提出一种基于聚类系数和节点中心性(CCNC)的链路预测算法,将度、聚类系数和节点中心性3个相似度指标结合,引入到复杂...     

将圈嵌入交叉立方体及其算法

图嵌入技术是研究处理器互连网络的计算性能和任务分配的重要技术,是近年来并行处理领域的研究的热点之一,本文研究了交叉立方体互连网络上的圈嵌入问题。证明了任何长度为ｌ一能以扩张１嵌入交叉立方体ＣＱｎ并证明了ＣＱｎ包含２＾ｎ－ｋ个互不相交的长为２＾ｋ的圈,最后给一个Ｏ（ｌｌｏｇｌ）级的圈嵌入算法。     

基于知识图谱嵌入的多跳中文知识问答方法

基于知识图谱嵌入模型, 提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法, 以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务, 与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广. 该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路, 通过查询给出答案集合, 从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况. 在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明, 该方法在多跳问题上的平均F₁值为0.653, 显著优于对比方法. 真实知识图谱通常存在链路缺失的情况, 实验以随机丢弃25%三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性, 结果表明该方法在这种情况下仍然有效.     

时态网络节点相似性度量及链路预测算法

详细分析和阐述了时态网络中的链路预测问题,将时态网络按时间顺序划分为具有相同时间间隔的多层网络快照序列.针对基于共同邻居的相似性指标对网络链路刻画粒度较粗糙的问题,提出了基于邻居节点聚类系数的相似性度量指标NCC和NCCP,并基于此提出时态网络链路预测算法.通过在真实数据集上的对比实验验证了利用邻居节点的聚类信息可以提高预测精度.利用真实邮件数据集验证了所提出的链路预测算法预测效果的优越性,并且实验结果证明越接近预测时间的网络结构对预测结果影响越大.     

基于社区信息的链接分析与预测研究

社区结构是社交网络最重要的拓扑特性之一,有助于理解用户分布和用户行为,提高链接预测的精确度。通过分析社区结构,结合贝叶斯理论,提出了一种新的基于社区信息的链接预测方法,并应用于真实的社交网络数据中对未来链接进行分析与预测。实验演示了该方法的优点和有效性,取得了很好的预测效果。     

基于粒子群算法的认知无线电下行链路中的OFDMA资源分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中功率和频谱联合分配问题是一个非常重要的环节.用一个联合矩阵代替传统的功率分配矩阵和频谱分配指示矩阵,以系统总发射功率最小和在不对主用户造成干扰的条件下最大化系统的吞吐量为目标,并应用粒子群算法求解该问题.重新设计了粒子群算法的位置和速度更新策略,更适合于求解联合优化问题.仿真结果表明,新算法复杂度要优于传统利用粒子群算法求解,且提高了系统吞吐量.     

基于结构平衡理论及LP算法的符号网络预测

符号网络分析逐渐成为一个越来越重要的研究主题,其中最为重要的是网络中的符号推断问题.了解到在社会网络中局部路径指标(LP)表现良好.用AUC评价指标进行了实验验证,LP指标同样适用于符号网络,并且给出它的平衡理论解释.实际数据分析的结果显示,较之传统计算符号网络链路预测算法,该方法更加简单,并且能得到较好的预测效果.     

基于分布式算法在WSN中的能耗最小化优化研究

如何有效利用节点能量并延长网络的生存期是研究无线传感器网络的一个核心问题.在已有的集中式算法的基础上,提出了一种分布式优化的方法,使无线传感网络中无损数据收集时的能量消耗最小化,此方法主要是通过将传输功率和压缩传输速率进行合理的配置来实现,运用拉格朗日对偶分解法,可以把能量最小化这个问题分解为能够被传感节点本身分布式解决的子问题.通过仿真结果可得,分布式算法相比集中式算法能使目标函数更快收敛从而达到能耗最小化.     

云南年降水多周期叠加与连续特大气象干旱关系及趋势预估研究

选用Morlet连续复小波变换(cmor)分析1959—2012年云南全省125个气象站的逐年站平均降水时间序列的多时间尺度周期分布特征,解析云南2009年以来降水异常特少导致连续特大干旱的成因,用各主周期的小波系数实部数据建立虚拟变量回归模型,模拟年降水距平的时间演变,预估未来5 a逐年降水趋势.结果表明:云南年降水存在明显的26、16~17、9~10、4 a 4个时间尺度不同的振荡主周期; 其中26 a周期最为明显,且最持续稳定,次明显的是9~10 a周期,也有持续稳定的特点;1992年前、后的振荡主周期差异明显;自2009年以来,4个不同时间尺度的主周期均进入或处于谷期,4个主周期谷底效应的叠加,是云南降水连续4 a异常偏少导致连续特大干旱的重要成因之一;云南的降水偏少时段可能在2014—2015年结束,以持续年降水异常偏少为特征的云南连续特大气象干旱也将可能随之结束.     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

异质网络中融合多类信息的链路情感倾向预测

信息网络中基于节点间情感关系分析的链路情感倾向预测在商业营销、内容推荐等领域应用广泛,是网络分析的一个研究重点.传统的链路情感倾向预测方法对于数据信息的挖掘不够充分,忽略了对数据深层语义以及节点属性等信息的利用,预测准确度有待提升.针对以上问题,提出了异质网络中融合多种类型信息的链路情感倾向预测模型.模型首先引入预测基值作为特定节点间情感关系的粗略评估,然后结合节点的相似关系以及节点的属性等信息完成预测.其中,在捕获网络中具有相似情感倾向的节点用于预测任务时,提出了一种基于限制路径类型元路径的遍历游走方法.在5个公共数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性及对于稀疏矩阵、冷启动问题的处理能力,并揭示了模型各组成部分在预测过程中的作用.     

基于网络药理和分子对接预测复方紫银软膏治疗糖尿病足溃疡的作用靶点

利用网络药理和分子对接技术,探讨复方紫银软膏治疗糖尿病足溃疡的活性成分和潜在分子机制.采用中药系统药理学分析平台（TCMSP）数据库获取方中七味药的化学成分及其相关靶点.在GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank数据库中搜集糖尿病足溃疡相关靶点,提炼出二者的交集靶点.运用Cytoscape 3.9.1软件和String数据库绘制“药物-成分-靶点-疾病”可视化网络,并筛选出核心成分和关键靶点.借助Metascape数据库对靶点进行GO和KEGG分析,运用Autodock软件以及Pymol软件进行分子对接验证和展示.结果发现,复方紫银软膏治疗糖尿病足溃疡的关键活性成分为槲皮素、绿原酸、芹菜素、山柰酚、木犀草素.从靶蛋白的角度,排名前5位的是PTGS2、HSP90AB1、PTGS1、AR、DPP4;GO富集分析提示主要包括炎症反应、细胞因子和蛋白酶受体结合等生物过程. KEGG通路主要涉及AGE-RAGE、MAPK信号通路和PI3KAkt等信号通路.分子对接结果表明复方紫银软膏中主要活性成分与关键靶点PTGS2、HSP90AB1、PTGS1、AR和DPP4具有较稳定的结合活性...