基于Node2vec和混合珊瑚礁优化算法的技术探索

### 基于Node2vec和混合珊瑚礁优化算法的技术探索 #### 一、基于Node2vec的链接预测模型 在链接预测领域，传统方法在处理大规模网络数据时面临挑战，而Node2vec算法为解决这一问题提供了新的思路。 ##### 1.1 实验数据集 实验选用了多个真实世界的网络数据集，包括Facebook和Twitter相关数据集，具体信息如下表所示： | 数据集 | 节点数量 | 边数量 | | --- | --- | --- | | Twitter | 81,306 | 1,768,149 | | Facebook1 | 4,039 | 88,234 | | Facebook2 | 1,046 | 27,794 | | Facebook3 | 546 | 5,360 | | Occupation | 6,754 | 470,168 | 这些数据集有的从SNAP网站收集，有的借助Twitter API扩展而来，如包含约7000名关注Twitter医疗账户用户的数据集，通过用户公开传记内容确定其职业。 ##### 1.2 实验设置 模型使用Python 2.8.6实现，并在HPC（高配置GPU计算机）上进行实验。采用四层全连接深度神经网络，每个隐藏层有1024个ReLU神经元。为提高链接预测任务的性能，使用了Adagrad、Adadelta、Adam和Adamax优化器。 评估模型性能采用Area Under ROC Curve (AUC)分数，其计算公式为： \[AUC = \frac{D_0 - n_0(n_0 + 1)/2}{n_0n_1}\] 其中，\(n_0\)和\(n_1\)分别表示正类和负类链接的数量，\(D_0 = \sum r_i\)，\(r_i\)表示正类链接中索引\(i\)在相似度索引中的排名。AUC值范围在\([0, 1]\)，值越高，算法的链接预测准确性越高。 ##### 1.3 对比算法 将该方法与传统链接预测基准方法进行对比，包括： - **Adamic Adar (AA)**：两个度较小的相邻节点之间的关联可能比度较大的节点更多。例如，两个名人粉丝可能互不相识，但如果两个用户关注粉丝较少的人，他们更有可能有相似兴趣或处于同一社交圈。其计算公式为： \[s_{AA} = \sum_{x\in\Gamma (i)\cap\Gamma (j)}\frac{1}{\log k_x}\] - **Jaccard Co - efficient (JC)**：认为链接存在的概率与两个节点的邻居数量成正比。如果两个Twitter用户有相似兴趣，他们更有可能建立某种联系。计算公式为： \[s_{JC} = \frac{|\Gamma(i) \cap\Gamma(j)|}{|\Gamma(i) \cup\Gamma(j)|}\] - **Preferential Attachment (PA)**：新边连接到节点的概率与该节点的度有关。两个受欢迎的名人由于度较高，更有可能相互认识。计算公式为： \[s_{PA} = k_x \cdot k_y\] ##### 1.4 实验结果 各算法的AUC分数如下表所示： | 链接预测算法 | Twitter | Occupation | Facebook1 | Facebook2 | Facebook3 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Node2vec | 0.895 | 0.876 | 0.938 | 0.873 | 0.861 | | Node2vec + DL (Adam) | 0.902 | 0.931 | 0.934 | 0.862 | 0.855 | | Node2vec + DL (Adamax) | 0.916 | 0.945 | 0.941 | 0.879 | 0.882 | | Node2vec + DL (Adagrad) | 0.911 | 0.911 | 0.932 | 0.845 | 0.851 | | Node2vec + DL (Adadelta) | 0.