《融合連結結構與語義信息的異構網路分析》是依託西安交通大學，由孫鶴立擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：融合連結結構與語義信息的異構網路分析
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：孫鶴立
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
現實世界存在著大量包含多類對象、對象間存在多種關係的複雜異構網路，這些網路比傳統的同構網路具有更加複雜的結構，也包含了更加豐富的信息，這使得對異構網路的研究更為重要也頗具挑戰。本項目以異構網路為研究對象，對其內部結構和演變模式進行研究,具體內容包括：研究異構網路對象間結構與語義相似度的計算方法，進而進行相似對象搜尋及相關度量指標設計；研究異構網路聚類方法，實現異構網路社團高效探測；研究異構網路中社團的演化行為及演化過程中節點的相互影響，以更好的理解此類網路的演變模式。本項目旨在通過對異構網路的分析，準確、快速地揭示其節點的相似關係、挖掘其內在的社團結構、理解其功能特性、發現其演化規律、監控與預測其演變行為。同時，設計實現時空效率高、無需用戶干預、可伸縮性強、魯棒性好的算法軟體包，並使其能廣泛用於分析各種真實異構網路系統。
結題摘要
真實世界中存在著大量包含多類對象、對象間存在多種關係的複雜異構網路，相比傳統的同構網路，這類網路包含了更加豐富的信息，但同時也具有更加複雜的結構。探索複雜異構網路的結構和性質具有深刻的理論意義和豐富的實用價值。本項目以複雜異構網路為研究對象，針對其內在結構的特點及隨時間演變的規律展開研究，主要的研究內容包括：1、複雜異構網路中的聚類分析問題；2、時間演化的複雜異構網路中內在社團結構的演變事件及模式挖掘問題；3、在前兩點的基礎上，進行了以下的延展性研究：複雜道路網路中的線路推薦問題。 主要的研究進展包括：(1)提出了四種社團發現算法，一種密度子圖挖掘算法以及一種頻繁子圖挖掘算法，解決了已有方法需要用戶人工設參、參數敏感、準確率低、時間效率差的問題。(2)提出了一種基於密度的增量式網路聚類方法。較好的捕獲了動態複雜異構網路中的社團結構演變情況，並實現了動態網路中的社團結構探測。(3)利用項目執行期間所積累的方法及成果，針對複雜道路網路中的線路推薦問題進行了拓展研究。提出了一種基於動態規劃的最優線路推薦算法。此外，針對旅遊推薦，提出了一種帶有時間約束的最佳線路推薦算法。所提出的方法分別能夠在不同約束條件下為用戶選擇最優線路。 針對所提出方法，項目進行期間共發表學術論文8篇，其中SCI檢索論文6篇，EI檢索論文6篇，國核心心期刊1篇。協助培養博士研究生1名，碩士研究生4名。申請發明專利1項。 項目的研究成果對於豐富和完善複雜網路分析、圖理論、圖挖掘、語義分析、聚類分析、模式識別等相關領域的基礎理論具有積極的推動作用，能夠使我們更加深入地認識動態複雜異構網路的內在拓撲結構、理解其功能特性、發現其中組織的演變規律、為監控和預測網路的行為提供科學依據。
