| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 符号对照表 | 第16-17页 |
| 缩略语对照表 | 第17-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-34页 |
| 1.1 复杂网络研究概述 | 第22页 |
| 1.2 链路预测发展历史及研究现状 | 第22-29页 |
| 1.2.1 链路预测问题描述 | 第22-24页 |
| 1.2.2 链路预测算法研究现状 | 第24-29页 |
| 1.3 社区检测发展历史及研究现状 | 第29-32页 |
| 1.3.1 社区检测问题描述 | 第29-30页 |
| 1.3.2 社区检测算法研究现状 | 第30-32页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第32-34页 |
| 第二章 基于多分辨社区划分的链路预测 | 第34-50页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 基于多分辨社区划分的链路预测算法 | 第35-37页 |
| 2.2.1 多分辨社区划分 | 第35-36页 |
| 2.2.2 频率统计模型构建 | 第36-37页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第37-48页 |
| 2.3.1 CP算法参数分析 | 第37-38页 |
| 2.3.2 benchmark数据集实验结果 | 第38-44页 |
| 2.3.3 真实网络数据集实验结果 | 第44-48页 |
| 2.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 基于社区相关性和规则推理的链路预测 | 第50-80页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 基于社区相关性和规则推理的链路预测算法 | 第50-57页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第51页 |
| 3.2.2 社团划分方法COMM-ST | 第51-55页 |
| 3.2.3 社区相关性指标 | 第55-56页 |
| 3.2.4 预测模型构建 | 第56-57页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第57-78页 |
| 3.3.1 数据集与对比算法 | 第58-59页 |
| 3.3.2 COMM-ST算法普适性分析 | 第59-62页 |
| 3.3.3 CR-local算法与经典算法对比结果 | 第62-71页 |
| 3.3.4 CR-local算法与Cannistraci算法对比结果 | 第71-73页 |
| 3.3.5 CR-local算法与Yan算法对比结果 | 第73-78页 |
| 3.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第四章 基于社区相关性的无监督链路预测 | 第80-96页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 基于社区相关性的无监督链路预测算法 | 第80-83页 |
| 4.2.1 算法描述 | 第80-81页 |
| 4.2.2 社区相关性全局指标定义 | 第81-82页 |
| 4.2.3 社区相关性半局部指标定义 | 第82-83页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第83-92页 |
| 4.3.1 数据集与对比算法 | 第83-84页 |
| 4.3.2 CR-global算法时间复杂度分析 | 第84页 |
| 4.3.3 CR-global算法参数分析 | 第84-86页 |
| 4.3.4 benchmark数据集实验结果 | 第86-88页 |
| 4.3.5 真实网络数据集实验结果 | 第88-92页 |
| 4.4 本章小结 | 第92-96页 |
| 第五章 基于社区相关性链路预测算法的一致性与过拟合问题 | 第96-114页 |
| 5.1 引言 | 第96页 |
| 5.2 CR-local算法的度分布一致性 | 第96-105页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第96-100页 |
| 5.2.2 量化分析 | 第100-105页 |
| 5.3 CR-global算法的过拟合 | 第105-107页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第105-106页 |
| 5.3.2 量化分析 | 第106-107页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第107页 |
| 5.5 本章小结 | 第107-114页 |
| 第六章 基于社区相关性的复杂网络聚类 | 第114-132页 |
| 6.1 引言 | 第114页 |
| 6.2 基于社区相关性的复杂网络聚类算法 | 第114-119页 |
| 6.2.1 算法动机 | 第114-116页 |
| 6.2.2 算法描述 | 第116-119页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第119-130页 |
| 6.3.1 数据集与对比算法 | 第119-120页 |
| 6.3.2 IMCOMM-ST算法参数BH和BL分析 | 第120-122页 |
| 6.3.3 IMCOMM-ST算法参数r分析 | 第122-124页 |
| 6.3.4 不同算法对比实验分析 | 第124-130页 |
| 6.4 本章小结 | 第130-132页 |
| 第七章 总结与展望 | 第132-136页 |
| 7.1 工作总结 | 第132-134页 |
| 7.2 工作展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-150页 |
| 致谢 | 第150-152页 |
| 作者简介 | 第152-154页 |
