【摘 要】
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针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型.NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性.在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现.在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升
【机 构】
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中国民航信息技术科研基地, 天津300300;中国民航大学 计算机科学与技术学院,天津300300
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针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型.NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性.在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现.在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28％;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80％左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况.
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