| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究内容和研究意义 | 第12页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第12-14页 |
| 第二章 预备知识 | 第14-22页 |
| 2.1 复杂网络的拓扑性质 | 第14-16页 |
| 2.1.1 节点度与节点介数 | 第14-15页 |
| 2.1.2 聚类系数 | 第15-16页 |
| 2.2 复杂网络社区的划分 | 第16-17页 |
| 2.3 几种链路预测算法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 公共邻居 (Common neighbours) 指标 | 第17-18页 |
| 2.3.2 Adamic-Adar指标 | 第18页 |
| 2.3.3 资源分配 (Resource allocation) 指标 | 第18页 |
| 2.3.4 链路预测算法评价指标 | 第18-19页 |
| 2.4 几个真实网络数据的描述 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于邻居社区的两种链路预测算法 | 第22-34页 |
| 3.1 问题的引出 | 第22-23页 |
| 3.2 几个真实网络数据集的拓扑信息 | 第23-24页 |
| 3.3 一种社区软划分下的链路预测算法（Soft-NC） | 第24-28页 |
| 3.3.1 Soft-NC算法思想 | 第24-25页 |
| 3.3.2 Soft-NC算法流程 | 第25-26页 |
| 3.3.3 实验仿真与结果分析 | 第26-28页 |
| 3.4 一种双尺度链路预测算法（NC-RA） | 第28-33页 |
| 3.4.1 NC-RA算法思想 | 第29-30页 |
| 3.4.2 NC-RA算法流程 | 第30页 |
| 3.4.3 实验仿真与结果分析 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于节点重要性的两种链路预测算法 | 第34-48页 |
| 4.1 问题的引出 | 第34-35页 |
| 4.2 几个真实网络数据集的拓扑信息 | 第35-37页 |
| 4.3 一种基于节点介数的链路预测算法 (B-Index) | 第37-41页 |
| 4.3.1 B-Index算法思想 | 第37-38页 |
| 4.3.2 B-Index算法流程 | 第38-39页 |
| 4.3.3 实验仿真与结果分析 | 第39-41页 |
| 4.4 一种基于节点度和节点间欧氏距离的链路预测算法 (SDOD) | 第41-47页 |
| 4.4.1 SDOD算法思想 | 第41-43页 |
| 4.4.2 SDOD算法流程 | 第43-44页 |
| 4.4.3 实验仿真与结果分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 主要研究工作 | 第48页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第58页 |
