基于互信息和节点中心性的链路预测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 链路预测相关知识 | 第21-37页 |
| 2.1 复杂网络基础知识 | 第21-24页 |
| 2.1.1 网络的表示 | 第21-22页 |
| 2.1.2 链路预测问题描述 | 第22-23页 |
| 2.1.3 链路预测评价指标 | 第23-24页 |
| 2.2 复杂网络的基本特征 | 第24-28页 |
| 2.3 网络的节点中心性 | 第28-29页 |
| 2.4 基于相似性的链路预测 | 第29-35页 |
| 2.4.1 基于共同邻居的相似性指标 | 第30-32页 |
| 2.4.2 基于路径的相似性指标 | 第32-33页 |
| 2.4.3 基于随机游走的相似性指标 | 第33-34页 |
| 2.4.4 其他相似性指标 | 第34-35页 |
| 2.4.5 局部、全局以及半局部相似性指标 | 第35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 静态网络中基于互信息的链路预测算法 | 第37-61页 |
| 3.1 熵与互信息 | 第37-40页 |
| 3.1.1 熵 | 第37-38页 |
| 3.1.2 互信息 | 第38-40页 |
| 3.2 基于互信息的链路预测算法及其改进 | 第40-43页 |
| 3.2.1 基于互信息的链路预测算法 | 第41页 |
| 3.2.2 改进的基于互信息的链路预测算法 | 第41-43页 |
| 3.3 MMI算法设计与分析 | 第43-47页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第44-45页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第45-47页 |
| 3.4 实验数据与结果分析 | 第47-53页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第47-48页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第48-53页 |
| 3.5 Facebook超链接网络分析 | 第53-59页 |
| 3.5.1 实验准备 | 第54-55页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 3.5.3 网络特征与实验结果展示 | 第58-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 互信息与节点中心性在动态网络中的应用 | 第61-79页 |
| 4.1 动态网络的表示 | 第61-62页 |
| 4.2 动态网络中的预测模型 | 第62-63页 |
| 4.3 基于互信息的动态网络链路预测算法 | 第63-70页 |
| 4.3.1 移动平均模型下的链路预测算法 | 第63-68页 |
| 4.3.2 动态网络中MMI算法的参数分析 | 第68-70页 |
| 4.4 时间序列划分长度分析 | 第70-72页 |
| 4.5 节点中心性在动态网络中的应用 | 第72-77页 |
| 4.5.1 基于节点中心性的链路预测算法 | 第72-74页 |
| 4.5.2 实验流程及结果分析 | 第74-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 5 总结与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 本文总结 | 第79-80页 |
| 5.2 展望未来 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第88页 |
