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社交网络中基于内积空间坐标系的距离预测算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-16页
        1.2.1 网络距离预测研究现状第10-11页
        1.2.2 社交网络距离预测研究现状第11-16页
    1.3 本文的内容与架构第16-19页
        1.3.1 本文的主要内容第16-18页
        1.3.2 本文的结构安排第18-19页
第2章 社交网络距离预测相关研究第19-25页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 基于空间坐标系的社交网络距离预测算法第20-23页
    2.3 算法评价指标第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 社交网络距离预测算法设计第25-40页
    3.1 引言第25页
    3.2 问题描述与建模第25-26页
    3.3 社交网络中基于内积空间坐标系的距离预测算法第26-30页
        3.3.1 地标节点的选择第26-27页
        3.3.2 地标节点坐标计算第27-29页
        3.3.3 普通节点坐标计算第29-30页
        3.3.4 距离计算第30页
    3.4 坐标计算算法第30-38页
        3.4.1 Robust PCA方法简介第30-31页
        3.4.2 基于鲁棒性离散矩阵分解的坐标计算算法第31-38页
    3.5 算法时间复杂度分析第38页
    3.6 本章小结第38-40页
第4章 实验与分析第40-55页
    4.1 引言第40页
    4.2 实验数据分析与预处理第40-42页
    4.3 算法评估仿真第42-43页
        4.3.1 精确度评估仿真第42-43页
        4.3.2 算法运行时间仿真第43页
    4.4 影响因素仿真第43-48页
        4.4.1 坐标维度和参考节点数目仿真分析第44-46页
        4.4.2 取整阈值的仿真分析第46-48页
    4.5 应用扩展实验第48-54页
        4.5.1 度量参数仿真分析第48-50页
        4.5.2 中心性度量仿真分析第50-52页
        4.5.3 基于距离的社交搜索仿真分析第52-54页
    4.6 本章小结第54-55页
结论第55-56页
参考文献第56-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第61-63页
致谢第63页

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