網絡科學與工程叢書：鏈路預測 [Link Prediction] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

呂琳媛，周濤 著

圖書標籤:

• 網絡科學
• 鏈路預測
• 圖論
• 機器學習
• 數據挖掘
• 社交網絡
• 復雜網絡
• 推薦係統
• 網絡分析
• 信息科學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040382327

版次：1

商品編碼：11318821

包裝：平裝

外文名稱：Link Prediction

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：326

字數：340000

正文語種：中文

內容簡介

　　鏈路預測是網絡信息挖掘中最基礎最本質的問題，通過對已經觀察到的網絡結構和其他外部信息的分析，挖掘缺失的連接和預測未來可能齣現的連接。鏈路預測算法綜閤運用瞭相似性分析、網絡動力學、貝葉斯模型、機器學習、模體分析、最大似然分析等多學科方法和技術，在生物網絡分析、朋友及關注對象推薦、個性化推薦、網絡演化模型評價、標簽分類、網絡重構等問題上有著廣泛的應用。《網絡科學與工程叢書：鏈路預測》不僅係統介紹瞭鏈路預測問題描述、評價指標和針對不同網絡類型的各類代錶性算法，還在其中討論瞭許多網絡科學研究本質性的問題。
　　鏈路預測問題清晰、內涵豐富、入門容易、具有挑戰性，可以反映不同類型網絡結構和功能方麵形形色色的特徵，特彆適閤作為網絡科學與工程研究的題目。《網絡科學與工程叢書：鏈路預測》可供自然科學、工程技術科學以及社會科學領域的研究人員與廣大在校生參考使用。

作者簡介

　　呂琳媛，2008年獲北京師範大學理學碩士學位，2012年獲瑞士弗裏堡大學物理係博士學位。現任杭州師範大學特聘教授、中歐聯閤實驗室副主任兼執行主任、鏈路預測實驗室負責人。目前主要從事復雜性科學領域的研究工作，利用統計物理學的概念、理論、方法來解決信息領域中的若乾重要問題。近3年發錶關於鏈路預測的論文30餘篇，引用700餘次。
　　
　　周濤，獲瑞士弗裏堡大學物理係博士學位。現任電子科技大學互聯網科學中心主任、教授、博士生導師。發錶論文200餘篇，論文SCI引用3000餘次，Google引用6500餘次。獲第五屆中國青少年科技創新奬、第十二屆中國青年科技奬，入選首批青年拔尖人纔支持計劃、四川省百人計劃和教育部新世紀優秀人纔計劃，獲首批國傢優秀青年科技基金支持。

內頁插圖

目錄

第一章 復雜網絡基本概論
1.1 什麼是網絡
1.1.1 社會網絡
1.1.2 技術網絡
1.1.3 生物網絡
1.2 如何刻畫網絡
1.2.1 平均距離與小世界效應
1.2.2 度分布與無標度特性
1.2.3 局部結構
1.2.4 節點與鏈路的中心性
1.2.5 群落結構
1.2.6 關聯性
1.2.7 熵
1.2.8 其他網絡特徵概覽
1.3 最基本的網絡模型
1.3.1 規則網絡
1.3.2 隨機網絡
1.3.3 小世界網絡
1.3.4 無標度網絡
1.4 小結

第二章 鏈路預測的基本概念
2.1 背景和意義
2.2 問題描述
2.3 數據集劃分
2.3.1 隨機抽樣
2.3.2 逐項遍曆
2.3.3 k-摺疊交叉檢驗
2.3.4 滾雪球抽樣
2.3.5 熟識者抽樣
2.3.6 隨機遊走抽樣
2.3.7 基於路徑抽樣
2.4 評價指標
2.4.1 AUC
2.4.2 精確度
2.4.3 排序分

第三章 基於相似性的鏈路預測
3.1 基於局部信息的相似性指標
3.1.1 基於共同鄰居的相似性指標
3.1.2 偏好連接相似性
3.1.3 局部樸素貝葉斯模型
3.2 基於路徑的相似性指標
3.2.1 局部路徑指標
3.2.2 Katz指標
3.2.3 LHN-II指標
3.3 基於隨機遊走的相似性指標
3.3.1 全局隨機遊走
3.3.2 局部隨機遊走
3.4 其他相似性算法
……
第四章 基於似然分析的鏈路預測
第五章 加權網絡的鏈路預測
第六章 有嚮網絡的鏈路預測
第七章 二部分網絡的鏈路預測
第八章 鏈路預測的應用
第九章 結束語

精彩書摘

　　直接注釋方法將根據網絡中某個蛋白質的連接情況直接推測該蛋白質的功能。這類方法基於的假設是：在蛋白質相互作用網絡中，距離相近的兩個蛋白質更加傾嚮於擁有相似的功能。鏈路預測中基於節點相似性的方法實際上為我們提供瞭一係列計算節點距離的方式，可以認為相似性大的節點距離更近，因此傾嚮於具有相似的功能。此外，當已知標簽稀疏，即隻知道少量蛋白質的功能時，可以通過鏈路預測的方式挖掘未標簽蛋白質與已標簽蛋白質之間的潛在聯係，從而提高功能預測的精度。
　　基於模塊的方法的思路是：首先將網絡相關的蛋白質組成不同的模塊，然後根據該模塊中已知的蛋白質的功能來得到整個模塊所共有的可能功能，最後再來預測其中未知成員的功能。一個功能模塊指其中的蛋白質所處的細胞位置以及相互作用使得它們可以實現一個特定的功能。而基於功能模塊的蛋白質功能標注方法主要目的不再是預測單個蛋白質的功能，而是試圖發現模塊中所有蛋白質的共同內在的功能。一旦模塊確定，可以通過一些簡單的方法來預測其功能，比如該模塊中如果大部分的蛋白質都具有某種功能，那麼這種功能就將賦予該模塊。本質上這種模塊的劃分與復雜網絡的社團結構劃分有很大的相似之處，而鏈路預測的方法可以幫助提高社團劃分的準確性——基於節點相似性的方法本身也是社團劃分的一類主要方法。
　　其他一些相關的問題包括：
　　（1）探測蛋白復閤體。蛋白復閤體由幾個蛋白質組成，在蛋白質作用網中錶現為緊密的小子圖。因此，通常的圖聚類、派係挖掘、圖分解等方法，都可以用來尋找蛋白復閤體。同樣，通過預測來完整化蛋白質作用網，可以幫助尋找蛋白質復閤體。
　　（2）網絡可靠性評估。前麵提到測定蛋白質相互作用的實驗成本很高，因此可以通過鏈路預測的方法提前給齣一些可靠性較高的鏈接關係作為實驗對象，與此同時也可以排除一些可靠性較低的鏈接關係。另一方麵，由於實驗中的隨機性因素和噪聲的乾擾，使得實驗結果有可能是不可靠的。這時，鏈路預測中對於虛假邊的識彆方法可以幫助我們找齣這些不可靠的結果，從而對實驗結果進行有效的修正。
　　……

《網絡科學與工程叢書：鏈路預測》 圖書簡介 在信息爆炸、互聯互通日益緊密的今天，網絡無處不在，深刻地改變著我們的生産、生活乃至思維方式。從社交網絡中的人際關係，到生物體內的基因相互作用，再到互聯網上的信息流動，網絡的結構和演化規律揭示著眾多復雜係統的本質。《網絡科學與工程叢書》旨在係統地梳理和深入探討網絡科學的前沿理論與工程應用，為研究者、工程師以及對網絡世界充滿好奇的學習者提供一份全麵而權威的參考。本叢書第三捲，《鏈路預測 (Link Prediction)》，聚焦於一個在網絡科學領域具有裏程碑意義且應用廣泛的關鍵問題——鏈路預測。 鏈路預測，顧名思義，是在已知網絡結構的基礎上，預測未來可能形成或尚未顯現的連接（鏈路）的問題。這一看似簡單的任務，實則蘊含著深刻的網絡動力學原理和豐富的數據挖掘智慧。在現實世界中，網絡的連接並非一成不變，而是動態演化的。新的用戶加入社交平颱，可能會與現有用戶建立好友關係；新的研究人員發錶論文，可能會引用前人的工作，形成新的學術閤作；新的商品在電商平颱上綫，可能會與現有商品形成搭配或互補關係。識彆這些潛在的連接，不僅能夠幫助我們理解網絡的演化機製，更能在諸多領域催生齣革新性的應用。 鏈路預測的理論基石與方法論演進 本書《鏈路預測》並非零散地羅列各種預測算法，而是將鏈路預測置於網絡科學的宏大框架下，從理論的源頭追溯其發展脈絡，深入剖析其方法論的演進。 首先，本書將係統性地介紹網絡結構的基本概念與度量。理解網絡的度分布、聚集係數、路徑長度、中心性度量（如度中心性、介數中心性、特徵嚮量中心性等）是進行鏈路預測的基礎。這些指標揭示瞭網絡節點的重要程度和在信息傳播中的角色，為預測鏈路的形成提供瞭重要的綫索。例如，具有高中心性的節點更有可能與其他節點形成連接。 接著，本書將深入探討基於相似度的鏈路預測方法。這是鏈路預測領域最早也是最直觀的一類方法。其核心思想是：如果兩個節點在網絡結構上具有較高的相似性，那麼它們之間未來形成連接的可能性就越大。本書將詳細介紹多種經典的相似度度量指標，例如： 共同鄰居 (Common Neighbors)：衡量兩個節點擁有共同鄰居的數量。鄰居越多，相似度越高。 Jaccard係數 (Jaccard Coefficient)：將共同鄰居的數量除以兩個節點鄰居集閤的並集大小，能夠消除節點度數的影響，更公平地衡量相似性。 Adamic-Adar指數 (Adamic-Adar Index)：對共同鄰居進行加權，認為度數較低的共同鄰居對預測的貢獻更大，因為這錶明共享的鄰居對兩個節點而言更為“稀有”和“特彆”。 Preferential Attachment (PA)：雖然PA更多地被看作是網絡演化的一個重要機製，但其思想也常被用於鏈路預測。即度數越高的節點越容易吸引新的連接。 本書將不僅僅停留在公式的介紹，而是會深入分析這些相似度度量方法的理論依據、適用場景以及局限性。例如，對於社群結構明顯、節點度數分布差異顯著的網絡，某些相似度指標可能錶現更優。 隨後，本書將重點介紹基於圖嵌入 (Graph Embedding) 的鏈路預測方法。隨著深度學習技術的飛速發展，將圖結構信息編碼到低維嚮量空間（圖嵌入）成為研究熱點，並極大地推動瞭鏈路預測的性能提升。本書將係統介紹主流的圖嵌入方法，並闡述它們如何應用於鏈路預測： 基於隨機遊走的方法：如DeepWalk、Node2Vec等。這些方法通過模擬節點在圖上的隨機遊走過程，學習節點的上下文信息，並將這些信息編碼為節點錶示。然後，通過計算節點錶示的相似度來預測鏈路。 基於圖神經網絡 (GNN) 的方法：GNN能夠直接在圖結構上進行信息傳播和聚閤，學習到更豐富的節點局部和全局特徵。本書將詳細介紹不同類型的GNN架構（如GCN, GAT, GraphSAGE等）及其在鏈路預測任務中的應用。GNN能夠有效地捕捉節點的結構性信息和特徵信息，從而更準確地預測鏈路。 如何利用GNN的節點錶示進行鏈路預測：通常，通過將兩個節點的嵌入嚮量進行拼接、點積、或者通過一個多層感知機 (MLP) 進行聯閤處理，然後輸齣一個預測概率。 本書將深入探討不同GNN模型在捕捉網絡結構信息方麵的優勢與劣勢，並分析如何根據具體的網絡特性選擇閤適的GNN模型。 此外，本書還將涵蓋考慮網絡演化動力學的鏈路預測方法。現實網絡並非靜態的，其連接會隨著時間推移而變化。本書將探討如何將時間信息融入鏈路預測模型，例如： 時序相似度度量：考慮節點在曆史上的連接模式和活動頻率。 基於序列的預測模型：利用RNN、LSTM等時序模型來預測節點序列的連接。 動態圖神經網絡：設計能夠適應網絡動態變化的GNN模型。 鏈路預測的應用場景與挑戰 《鏈路預測》一書的價值不僅在於理論方法，更在於其廣泛的實際應用。本書將詳細剖析鏈路預測在以下關鍵領域的應用： 社交網絡分析： 好友推薦：在社交平颱中，嚮用戶推薦可能認識的朋友，增強用戶粘性。 社群發現：預測一組用戶之間形成緊密連接的可能性，從而發現潛在的社群。 信息傳播預測：預測病毒式傳播的路徑和範圍，輔助輿情監控和內容推送。 推薦係統： 商品推薦：在電商平颱中，根據用戶購買曆史和商品之間的關聯，預測用戶可能感興趣的商品。 內容推薦：在新聞、音樂、視頻等平颱中，根據用戶偏好和內容關聯，推薦用戶喜歡的內容。 知識圖譜補全：在知識圖譜中，預測實體之間的缺失關係，完善知識體係。 生物信息學： 蛋白質-蛋白質互作預測：預測哪些蛋白質之間可能發生相互作用，輔助藥物研發和疾病機理研究。 基因調控網絡預測：預測基因之間的調控關係，理解基因錶達的復雜機製。 藥物-靶點相互作用預測：預測潛在的藥物能夠作用於哪些生物靶點。 交通與物流： 路網連接預測：預測新道路或航綫的開通可能性。 貨物運輸路徑優化：預測物流網絡中的潛在瓶頸和高效路徑。 其他領域：如金融網絡中的欺詐檢測、交通信號燈的協同控製、互聯網基礎設施的可靠性預測等。 本書將通過真實的案例研究，展示鏈路預測在這些領域的具體落地過程，以及其帶來的實際價值。 然而，鏈路預測也麵臨著諸多挑戰。本書將深刻探討這些挑戰，並為讀者提供應對思路： 數據稀疏性：很多網絡，特彆是大型網絡，往往是高度稀疏的，這使得準確預測變得睏難。 冷啓動問題：對於新齣現的節點或鏈路，缺乏曆史數據，預測的難度極大。 網絡異質性：網絡中的節點和鏈路類型可能多種多樣，一個通用的模型可能難以適應所有情況。 動態性與實時性：網絡不斷變化，預測模型需要具備一定的實時性，以跟上網絡演化的步伐。 可解釋性：雖然深度學習模型在預測精度上錶現齣色，但其“黑箱”特性使得解釋預測結果的依據變得睏難，這在一些需要高度信任的應用場景中是不可接受的。 計算效率：處理大規模網絡時，許多鏈路預測算法的計算復雜度很高，需要高效的算法和硬件支持。 學習本書的收益 《網絡科學與工程叢書：鏈路預測》不僅是一本理論著作，更是一份實踐指南。通過閱讀本書，您將能夠： 建立紮實的理論基礎：係統掌握網絡科學中與鏈路預測相關的核心概念和數學工具。 深入理解主流方法：清晰地認識從經典相似度算法到前沿圖神經網絡算法的演進邏輯和技術細節。 掌握實踐技巧：學習如何選擇、實現和評估不同的鏈路預測模型，並瞭解各種方法的優缺點。 洞察前沿應用：全麵瞭解鏈路預測在各個重要領域的實際應用，激發創新靈感。 識彆並應對挑戰：理解鏈路預測研究中麵臨的難題，並為未來的研究方嚮提供思考。 本書適閤各類讀者，包括： 網絡科學、計算機科學、數據科學、統計學等相關領域的本科生、研究生和研究人員。 在社交網絡、推薦係統、生物信息學、金融科技等領域工作的工程師和數據科學傢。 任何對理解復雜網絡、預測未來連接模式感興趣的讀者。 展望 鏈路預測作為網絡科學的核心問題之一，其研究仍在不斷深入和拓展。本書不僅迴顧瞭過去，更展望瞭未來。隨著圖神經網絡技術的不斷成熟、異構網絡與動態網絡研究的深入，以及跨學科方法的融閤，鏈路預測的準確性和應用範圍將得到進一步的提升。我們相信，《鏈路預測》一書將成為讀者在該領域進行深入研究和實踐的寶貴財富，為推動網絡科學與工程的發展貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的問世，簡直是為我這個網絡領域的新晉探索者量身打造的！我一直覺得，在我們構建和理解日益復雜的網絡時，總感覺缺少瞭一塊關鍵的拼圖，而這本書恰好填補瞭這一空白。它不僅僅是在介紹“鏈路預測”這個技術，更是在揭示如何通過分析現有的連接模式，去預見未來的可能性。書中對各種預測模型的講解，就像是在為我打開一個全新的思維工具箱，裏麵裝滿瞭各種精巧的算法和策略。我印象最深的是，作者並沒有止步於理論的陳述，而是通過大量真實案例，生動地展示瞭這些預測技術是如何在社交網絡、交通係統、甚至生物網絡中發揮作用的。讀這本書的時候，我常常會産生一種“豁然開朗”的感覺，仿佛之前睏擾我的許多問題，都在這裏找到瞭清晰的解答。而且，作者在處理一些前沿的技術問題時，也展現齣瞭 an admirable level of insight and foresight. I was particularly struck by the chapters that delved into the challenges of scalability and dynamic networks, areas where practical implementation often encounters significant hurdles. The book’s approach is both rigorous and accessible, a difficult balance to strike, and the author has managed it with aplomb.

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到這本書的名字時，我承認我有些猶豫，因為“鏈路預測”這個詞匯聽起來似乎離我的日常工作有些遙遠。然而，齣於對作者學術聲譽的信任，我還是決定一探究竟。令我驚喜的是，這本書以一種非常引人入勝的方式，將一個看似專業的主題變得異常生動和有趣。作者似乎擁有 an extraordinary talent for simplifying complex mathematical models and algorithms, presenting them in a way that is both accessible and intellectually stimulating. I found myself captivated by the discussions on how to identify potential connections in large-scale networks, and the implications of such predictions across various domains. The book’s structure is masterfully crafted, guiding the reader through a logical progression of ideas, from fundamental concepts to advanced applications. I particularly appreciated the comprehensive bibliography and the suggestions for further reading, which demonstrate the author’s commitment to providing a complete and enriching learning experience. This book has not only expanded my knowledge base but has also ignited a passion for exploring the intricate world of network science and its ever-evolving landscape.

評分☆☆☆☆☆

坦白說，起初我對這本書的期望值並沒有太高，畢竟“鏈路預測”聽起來像是一個相當專業且晦澀的領域。然而，事實證明，我的這種擔憂完全是多餘的。這本書以一種齣人意料的生動和易懂的方式，嚮我展示瞭鏈路預測的魅力。作者的文字仿佛帶著一種魔力，能夠將那些抽象的概念變得具象化，讓我這個非專業人士也能津津有味地讀下去。書中對各種算法的講解，不是那種枯燥的公式堆砌，而是充滿瞭邏輯的連貫性和思想的啓發性。我特彆喜歡它探討的關於“信息傳播”和“影響力擴散”的部分，這些內容讓我對網絡中的動態變化有瞭更深刻的理解。此外，書中對評估鏈路預測模型性能的各種指標的詳細介紹，也讓我對如何科學地衡量一個模型的優劣有瞭清晰的認識。我甚至在閱讀過程中，時不時地會停下來，思考書中提齣的觀點，並嘗試將其與我自己的工作和生活聯係起來。這種互動式的閱讀體驗，是很多技術書籍所難以提供的。它不僅僅是一本知識的載體，更像是一位耐心的老師，引導我一步步地探索未知的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書是一次真正的智識冒險，我被作者對網絡科學的深刻理解和對鏈路預測這一復雜議題的精準把握深深震撼。它所呈現的不僅僅是技術性的細節，更是一種對係統本質的洞察。我過去認為鏈路預測隻是一個孤立的技術問題，但這本書讓我認識到，它實際上是理解和塑造我們所處網絡化世界的核心能力之一。作者在介紹不同預測方法的優劣勢時，運用瞭 an impressive array of analytical tools and perspectives，使得讀者能夠全麵地審視各種技術的適用性和局限性。我尤其欣賞書中對於“節點特徵”、“網絡結構”以及“演化動力學”等關鍵因素如何協同作用的深入剖析，這為我理解復雜網絡的內在規律提供瞭 an invaluable framework。閱讀過程中，我多次感受到一種“智識上的愉悅”，仿佛是在解開一個又一個精妙的謎題。這本書無疑將成為我研究網絡科學領域時一本不可或缺的參考書，它所提供的深度和廣度，是市麵上其他同類書籍難以比擬的。

評分☆☆☆☆☆

一本令人驚嘆的書，它以一種我從未想象過的方式打開瞭我的視野。我之前對“鏈路預測”這個概念知之甚少，更不用說它在網絡科學與工程領域的潛在應用瞭。然而，當我翻開這本書時，我立刻被其深度和廣度所吸引。作者似乎擁有 an uncanny ability to distill complex ideas into digestible and engaging narratives. I found myself spending hours engrossed in the intricacies of various algorithms and their real-world implications. The way the book connects theoretical concepts with practical examples is truly remarkable. It's not just about understanding the "what" but also the "why" and "how." The illustrations and diagrams are exceptionally clear, serving as invaluable visual aids that enhance comprehension. I particularly appreciated the discussions on the ethical considerations and potential biases inherent in predictive models, a topic that is often overlooked but crucial for responsible development. This book has fundamentally changed how I perceive the interconnectedness of systems and the power of data-driven insights. It's a testament to the author's expertise and passion for the subject, making it an essential read for anyone interested in the future of networks and intelligent systems. The sheer volume of information presented is impressive, yet it never feels overwhelming, thanks to the logical flow and well-structured chapters.

評分☆☆☆☆☆

隻是作為以後要用到的資料保存吧

評分☆☆☆☆☆

很不錯，這一套買瞭好幾本瞭

評分☆☆☆☆☆

很好的書，內容深入淺齣。唯一不明白的是，為什麼京東自營的發票是廣州一傢電子商務公司，並且電子發票能開明細但紙質發票隻能開圖書或者資料？

評分☆☆☆☆☆

書還可以，印刷的紙張不錯

評分☆☆☆☆☆

書不錯，適閤入門的同學，但是後麵的都沒有代碼

評分☆☆☆☆☆

應該還不錯。。。。很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，瞭解復雜網絡相關知識

評分☆☆☆☆☆

書是好書，基礎+進階+實現，很不錯。相信網絡科學的學者， 無論做不做鏈路預測，都能受到啓發。

評分☆☆☆☆☆

但你絕對絕對絕對是覺得你能懂你的你都能懂你的呢