【摘 要】
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由大量独立而又交互作用着的个体组成的复杂网络在自然界和我们的社会中无处不在。网络的拓扑结构是研究复杂网络的基础和前提。如何从网络动态时间序列中推断网络的拓扑结构
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由大量独立而又交互作用着的个体组成的复杂网络在自然界和我们的社会中无处不在。网络的拓扑结构是研究复杂网络的基础和前提。如何从网络动态时间序列中推断网络的拓扑结构是一个吸引人的问题,同时也是数学、生物、工程等多个研究领域的一大挑战。本文主要研究使用一类机器学习算法通过网络节点的时间序列数据推断网络内部结构。特别的,本文通过研究不同节点间的驱动因果关系来推断网络的有向拓扑结构。本文建立了复杂网络动态行为的基本模型,然后基于随机森林的学习算法构建立一个算法框架,使得网络的有向因果关系可以通过随机森林的不纯度来刻画和衡量,最终实现整个复杂网络的拓扑结构重构,网络的重构效果用ROC,曲线与坐标轴所围成的面积AUC表示。本文给出了算法框架在验证模型和基因调控网络数据集上的应用结果,其重构效果和基于模型展开的重构算法进行了比较,并讨论了时间序列长度等参数对算法表现的影响,给出了不同噪音环境下算法的鲁棒性讨论,验证了本算法框架具有广泛使用性和较高的稳定性。
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