基于节点相似性的社会网络链接预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第14-28页 |
| 2.1 社会网络 | 第14-16页 |
| 2.1.1 社会网络的定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 社会网络的数据表示 | 第15-16页 |
| 2.2 社会网络分析 | 第16-20页 |
| 2.2.1 社会网络分析的定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 社会网络分析的任务与分类 | 第17-19页 |
| 2.2.3 社会网络分析的主要步骤 | 第19-20页 |
| 2.3 社会网络的链接预测 | 第20-27页 |
| 2.3.1 链接预测的定义 | 第20-21页 |
| 2.3.2 链接预测的数据表示 | 第21-22页 |
| 2.3.3 链接预测的研究方法 | 第22-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于节点相似性的链接预测方法 | 第28-41页 |
| 3.1 问题的提出 | 第28-32页 |
| 3.1.1 节点相似性链接预测算法分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 节点凝聚力及端点对节点相似性的影响 | 第29-32页 |
| 3.2 基于局域路径的节点凝聚力的链接预测算法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 节点凝聚力的定义 | 第32-34页 |
| 3.2.2 端点的影响 | 第34-35页 |
| 3.2.3 算法描述与分析 | 第35-38页 |
| 3.3 加权网络的链接预测算法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 经典算法改进 | 第38-39页 |
| 3.3.2 算法扩展 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第41-54页 |
| 4.1 算法性能评价标准 | 第41-43页 |
| 4.1.1 ROC曲线和AUC指标 | 第41-43页 |
| 4.1.2 Precision指标 | 第43页 |
| 4.2 实验环境和实验流程 | 第43-44页 |
| 4.2.1 实验环境介绍 | 第43页 |
| 4.2.2 实验流程 | 第43-44页 |
| 4.3 实验数据 | 第44-45页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第44页 |
| 4.3.2 数据集的拓扑信息 | 第44-45页 |
| 4.3.3 数据预处理 | 第45页 |
| 4.4 实验内容和实验结果 | 第45-52页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
