基于复杂网络的链路预测方法的研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第1章 引言 | 第6-12页 |
| 1.1 选题目的和意义 | 第6-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 链路预测的发展 | 第8页 |
| 1.2.2 链路预测的基本分类 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的主要内容概括 | 第9-12页 |
| 第2章 基础理论 | 第12-20页 |
| 2.1 复杂网络介绍 | 第12页 |
| 2.2 复杂网络的拓扑性质 | 第12-13页 |
| 2.2.1 平均最短路径长度 | 第12-13页 |
| 2.2.2 网络直径 | 第13页 |
| 2.2.3 平均聚类系数 | 第13页 |
| 2.3 基于复杂网络的链路预测 | 第13-14页 |
| 2.4 链路预测相似性指标 | 第14-18页 |
| 2.4.1 CN指标 | 第14-16页 |
| 2.4.2 随机游走指标 | 第16-18页 |
| 2.5 二分网络的链路预测指标(UserCF) | 第18-19页 |
| 2.6 小结 | 第19-20页 |
| 第3章 非对称最大转移相似性指标 | 第20-32页 |
| 3.1 问题引出 | 第20页 |
| 3.2 非对称最大转移相似性算法 | 第20-24页 |
| 3.2.1 转移相似性 | 第20-21页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第21-22页 |
| 3.2.3 算法判定函数 | 第22-23页 |
| 3.2.4 算法推荐流程 | 第23-24页 |
| 3.3 实验数据及评估指标 | 第24-26页 |
| 3.3.1 传统网络数据 | 第24-25页 |
| 3.3.2 二分网络实验数据 | 第25-26页 |
| 3.3.3 算法评价指标 | 第26页 |
| 3.4 AMTS在传统网络上的实验结果 | 第26-29页 |
| 3.5 AMTS在二分网络的实验结果 | 第29-30页 |
| 3.6 小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于AMTS的候选致病基因的预测 | 第32-40页 |
| 4.1 候选致病基因预测的发展背景 | 第32-33页 |
| 4.2 视网膜色素变异样本数据 | 第33-36页 |
| 4.2.1 RP病人数据集分析与整理 | 第33-35页 |
| 4.2.2 视网膜色素变异核心基因的确定 | 第35-36页 |
| 4.3 视网膜色素变异样本数据上的对比实验结果 | 第36-38页 |
| 4.3.1 实验评估指标 | 第36-37页 |
| 4.3.2 视网膜色素变异实验结果 | 第37-38页 |
| 4.4 小结 | 第38-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
