链路预测和符号网络社区检测研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 复杂网络的研究简介 | 第15-16页 |
| 1.2 复杂网络链路预测 | 第16-17页 |
| 1.2.1 链路预测相关的背景及其研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2.2 链路预测研究现状 | 第17页 |
| 1.3 符号网络的社区检测 | 第17-18页 |
| 1.3.1 符号网络相关的背景及其研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3.2 符号网络社区检测研究现状 | 第18页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第18-21页 |
| 第二章 复杂网络与链路预测的相关知识 | 第21-27页 |
| 2.1 复杂网络基本概念 | 第21-22页 |
| 2.1.1 复杂网络的描述方式 | 第21页 |
| 2.1.2 复杂网络的平均路径长度 | 第21-22页 |
| 2.1.3 复杂网络的无标度性 | 第22页 |
| 2.1.4 小世界性质 | 第22页 |
| 2.2 链路预测方法简介 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于网络结构相似性 | 第23-24页 |
| 2.2.2 层次结构模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 随机分块模型 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 复杂网络聚类系数与链路预测的关系 | 第27-39页 |
| 3.1 常用的链路预测方法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 CN指标 | 第27页 |
| 3.1.2 AA指标 | 第27-28页 |
| 3.1.3 RA指标 | 第28页 |
| 3.1.4 SWR指标 | 第28-29页 |
| 3.1.5 Katz指标 | 第29页 |
| 3.2 复杂网络聚类系数 | 第29-30页 |
| 3.3 评价指标 | 第30-31页 |
| 3.4 复杂网络聚类系数与链路预测关系 | 第31-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于社区结构的动力学方法链路预测 | 第39-53页 |
| 4.1 振荡器相位模型简介 | 第39-40页 |
| 4.2 基于社区结构的动力学链路预测 | 第40-44页 |
| 4.3 混合信息的链路预测 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果 | 第46-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于符号网络模块度的社区检测 | 第53-65页 |
| 5.1 有符号模块度介绍 | 第53-55页 |
| 5.2 改进的算法流程 | 第55-58页 |
| 5.2.1 算法思想 | 第55页 |
| 5.2.2 算法步骤 | 第55-58页 |
| 5.3 实验结果 | 第58-62页 |
| 5.3.1 评价标准 | 第58-59页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
