基于矩陣的多特征鏈接預測方法研究.pdf

1、數據挖掘是一種將原有的數據分析法與處理大規(guī)模數據的復雜算法相結合的技術。鏈接挖掘作為數據挖掘的一個分支，它的研究任務包括描述和預測模型，隨著鏈接概念的提出，鏈接預測已經成為近年來的研究熱點。
　　目前，現有的鏈接預測方法一方面僅利用一種特征(結構或屬性特征)進行鏈接預測，忽視了時間因素和特征的重要性；另一方面，不能針對給定的合著網絡系統(tǒng)地抽取拓撲特征和語義特征，預測能力比較低。本文針對這些問題展開了研究。
　　首先，為兼顧社

2、會網絡所提供的屬性信息、結構信息及網絡的動態(tài)特性，本文采用矩陣法對網絡的各種信息進行分析，并給出社會網絡及其信息的表示形式。
　　其次，提出一個以矩陣的方式來組合時間特征、加權屬性特征和加權拓撲特征的鏈接預測方法。該方法利用社會網絡中的一種對齊關系來識別出重要的特征，并以矩陣的方式將這些特征有效地組合起來，從而提高鏈接預測的性能。另外，采用奇異值分解技術來減小存儲空間。
　　再次，針對合著關系網絡，首先給出合著網絡中鏈接預測