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针对通信社会网络的时间序列链接预测算法摘要：本文提出了一种新的时间序列链接预测算法，用于在通信社会网络中预测人与人之间的关系。该算法基于链接分析和机器学习技术，根据现有的节点和链接来预测将来的链接发展趋势。它支持有向和无向关系，并能够准确地预测复杂网络中模式的异常变化。

关键词：时间序列链接预测，通信社会网络，有向链接，无向链接，异常检测

正文：随着通信社会网络的快速发展，预测人们是如何相互连接以及预测将来人们之间会发生什么样的关系变化成为一个重要问题。因此，本文提出了一种新的时间序列链接预测算法，用于在通信社会网络中预测人与人之间的关系。该算法基于链接分析和机器学习技术，根据现有的节点和链接来预测将来的链接发展趋势。它支持有向和无向关系，并能够准确地预测复杂网络中模式的异常变化。算法的实验结果表明，它可以有效地预测未来的链接并准确地检测异常变化。针对真实世界的时间序列链接预测，本文用正则化策略优化了时间序列模型。此外，提出了一种流形学习方法，以提高有向和无向图的结构学习性能。该方法集成了拉普拉斯正则化、时间序列和主成分分析，以获得高维时间序列链接数据的低维表示。在有向关系中，流形对噪声具有鲁棒性，并可以有效地预测链接发展趋势。此外，还引入了层次聚类模型，以映射节点和超级节点之间的关系，以预测节点和超级节点之间未来发生的任意变化。同时，为了突出重要的时间节点，引入了尺度自适应的非线性建模技术，以改善对链接发展趋势的预测。最后，实验结果表明，改进的算法可以准确地检测出异常变化，并能有效地预测未来的链接发展趋势。围绕上述主题，本文提出的时间序列链接预测算法展示了其在实际问题中的有效性。此外，它还可以应用于不同的网络层次，以预测不同层次的时间序列链接。例如，它可以用于社交网络，以预测用户之间的关系，或者用于信息传播网络，以预测消息传播趋势发展。此外，它还可以用于社区发现，通过预测社区中潜在的结构变化，来发现没有明显联系的节点集合。

另一方面，算法还支持异常检测，以检测网络结构中重要的模式变化。特别地，它可以用于检测社会问题，以发现罪恶行为网络中的异常结构变化；也可以用于检测垃圾邮件网络中的异常结构变化，以检测垃圾邮件发送者的社会联系。

总而言之，本文提出的时间序列链接预测算法是一种有效的技术，可以根据网络中已存在的关系预测将来的链接发展趋势，并可以应用于不同的实际问题。本文提出了一种时间序列链接预测算法，用于根据网络中已存在的关系预测将来的链接发展趋势。该方法集成了拉普拉斯正则化、时间序列和主成分分析，以获得高维时间序列链接数据的低维表示。此外，为了突出重要的时间节点，它还引入了尺度自适应的非线性建模技术，以改善对链接发展趋势的预测。实验结果表明，该算法可以准确地检测出异常变化，并能有效地预测未来的链接发展趋势。此外，它还可以应用于不同的网络层次，以预测不同层次的时间序列链接。它也可以用于社会网络、信息传播网络和社区发现，也可以用于

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