6、网络结构分析中的优化与计算智能应用

网络结构分析中的优化与计算智能应用

1 引言

随着复杂网络研究的不断深入，基于网络的推荐、网络影响力最大化以及全球生物网络对齐等问题逐渐成为研究热点。这些问题不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中也有广泛的用途。本文将探讨如何利用计算智能和进化算法来解决这些复杂的网络结构分析问题。我们将逐步介绍每种问题的具体应用场景、优化模型及其解决方案。

2 基于网络的推荐系统

推荐系统（RSs）利用统计和知识发现技术自动提供推荐，被认为是缓解信息过载最有前景的工具之一。自其诞生以来，推荐系统在理论研究和实际应用中都吸引了大量关注。为了实现个性化推荐，研究人员开发了多种技术和方法，以期在推荐的准确性和多样性之间取得平衡。

2.1 推荐系统的挑战

推荐系统面临的主要挑战是如何开发出既能保证高精度又能保持多样性的个性化推荐技术。为此，研究人员提出了多种推荐技术，试图在这两者之间找到合适的平衡点。Zhang等人将准确性和多样性之间的权衡建模为一个二次规划问题，并开发了几种策略来解决这个优化问题。他们引入了一个控制参数，用以决定推荐列表中多样化的重要性。

2.2 基于社区的个性化推荐

为了应对上述挑战，本章介绍了一种基于社区的个性化推荐方法——进化多目标优化（Evolutionary Multiobjective Optimization, EMOA）。该方法通过多目标进化算法（Multiobjective Evolutionary Algorithm, MOEA）同时优化推荐的准确性和多样性。具体来说，MOEA-ProbS模型考虑了两个冲突的目标：一个是推荐的准确性，另一个是推荐的多样性。通过NSGA-I