基于链路预测的未来新增航线发现

摘要：

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型.NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性.在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现.在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28％;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80％左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况.

关键词：航空运输网络、链路预测、未来新增航线发现(NARP)、节点层次属性、深度图卷积神经网络(DGCNN)

所属期刊栏目：47

分类号：V11;TP399(航空、航天的发展与空间探索)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;天津市自然科学基金

在线出版日期：2021-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1729-1738