摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-13页 |
1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
1.2 研究现状 | 第9-11页 |
1.3 论文的研究内容 | 第11页 |
1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
第二章 复杂网络链接预测方法调研 | 第13-27页 |
2.1 复杂网络简介 | 第13-15页 |
2.1.1 复杂网络的定义 | 第13-14页 |
2.1.2 异质信息网络 | 第14-15页 |
2.2 链接预测问题 | 第15-22页 |
2.2.1 定义与形式化描述 | 第15-16页 |
2.2.2 链接预测的主要方法 | 第16-21页 |
2.2.3 链接预测问题面临的挑战 | 第21-22页 |
2.3 关系预测问题 | 第22-23页 |
2.4 基于PU学习的链接/关系预测问题 | 第23-26页 |
2.4.1 PU学习及其主要方法 | 第23-25页 |
2.4.2 PU学习与链接预测 | 第25-26页 |
2.4.3 PU学习与关系预测 | 第26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 基于PU学习的同质信息网络链接预测框架PULP | 第27-44页 |
3.1 同质信息网络的拓扑特征表示 | 第27-28页 |
3.2 基于PU学习的同质信息网络链接预测方法 | 第28-34页 |
3.2.1 可靠反例选取算法——SemiPUclus | 第28-31页 |
3.2.2 PULP学习框架及其伪代码描述 | 第31-34页 |
3.3 实验环境与数据 | 第34-37页 |
3.3.1 数据集分析与预处理 | 第35-37页 |
3.3.2 实验环境 | 第37页 |
3.4 对比实验设置 | 第37-39页 |
3.4.1 对比方法介绍 | 第37-38页 |
3.4.2 实验设置 | 第38-39页 |
3.5 实验评估标准 | 第39-41页 |
3.5.1 准确率与F1值 | 第39-40页 |
3.5.2 ROC曲线与AUC值 | 第40页 |
3.5.3 运行时间 | 第40-41页 |
3.6 实验结果和分析 | 第41-43页 |
3.7 本章小结 | 第43-44页 |
第四章 基于PU学习的异质信息网络关系预测框架PURP | 第44-53页 |
4.1 异质信息网络的拓扑特征表示 | 第44-45页 |
4.2 PURP学习框架及其伪代码描述 | 第45-47页 |
4.3 实验数据 | 第47-49页 |
4.3.1 异质信息网络数据集简介 | 第47-48页 |
4.3.2 数据分析与预处理 | 第48-49页 |
4.4 对比实验设置 | 第49-50页 |
4.5 实验结果和分析 | 第50-52页 |
4.6 本章小结 | 第52-53页 |
第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
5.1 论文工作总结 | 第53页 |
5.2 未来研究内容和方向 | 第53-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 |
致谢 | 第60页 |