传播网络的链路预测应用研究

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真实的复杂系统很难用简单的无向图描述个体与个体之间的复杂关系。我们日常生活中的食物链、交通枢纽路线以及社交媒体等,需要用有向、含权、含时以及多维等更加复杂的网络来描述。链路预测作为研究复杂网络的重要方法之一,旨在预测节点与节点之间连边的存在性,其往往与应用紧密结合,能够更好地帮助我们认识网络生成以及网络演变规律。本文聚焦于两类真实传播网络的链路预测,一类为澳大利亚火灾有向传播网络,利用链路预测算法对该网络进行预测,并在此基础上搭建了有向传播网络的链路预测系统。另一类为新冠肺炎无向加权传播网络,利用图神经网络算法对该网络进行预测。主要研究工作如下:(1)构建了澳大利亚火灾有向网络传播模型,该模型根据某一个节点的火灾传播到另一个节点所需的时间以及风向确定两个节点之间的连边情况,从而构建了澳大利亚火灾有向传播网络。利用链路预测算法得到节点的属性相似性,与澳大利亚火灾传播网络的有向边比较,预测某一节点的火灾是否能够蔓延到另一节点。实验结果表明,基于链路预测算法预测两节点间存在连边的准确率高,可以有效对火灾的发展趋势进行预测,同时也可以应用到其他火灾和自然灾害等的预测,对预防火灾等自然灾害有一定的借鉴意义,在此基础上设计并实现了澳大利亚火灾有向传播网络的链路预测系统,并对各模块界面进行展示。(2)构建了新冠肺炎无向加权网络传播模型,该模型根据新冠患者沿交通线路流动的路径确定连边情况,患者流动数量作为连边的权重,以此来构建新冠肺炎无向加权网络。实验结果表明,基于图神经网络算法对武汉以及大陆新冠肺炎无向加权传播网络进行链路预测具有较好的适用性与准确性,同时预测结果可以为中国疾病预防控制中心提供参考,从而对新冠病毒的蔓延起到一定的预防控制作用。本文主要基于链路预测算法以及图神经网络算法对构建的两类传播网络模型展开链路预测研究,对实际情况有很好的指导意义。
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