| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-16页 |
| 1-1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1-2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1-3 研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
| 1-3-1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1-3-2 组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 带符号复杂网络及其链接预测 | 第16-23页 |
| 2-1 带符号网络描述 | 第16-17页 |
| 2-2 带符号网络上的链接预测 | 第17-18页 |
| 2-3 带符号网络中的链接预测和符号预测的区别 | 第18-19页 |
| 2-4 社会平衡理论和社会地位理论 | 第19-21页 |
| 2-4-1 社会平衡理论 | 第19-20页 |
| 2-4-2 社会地位理论 | 第20-21页 |
| 2-5 链接预测结果的评价标准 | 第21-22页 |
| 2-5-1 AUC值 | 第21页 |
| 2-5-2 精确度(Precision) | 第21页 |
| 2-5-3 准确度(Accuracy) | 第21-22页 |
| 2-6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于Katz指标的链接符号预测算法 | 第23-38页 |
| 3-1 Katz指标 | 第23-24页 |
| 3-2 Katz指标与社会平衡原理 | 第24-25页 |
| 3-3 节点之间的相似性指标 | 第25-27页 |
| 3-4 算法框架 | 第27-30页 |
| 3-5 实验结果与分析 | 第30-37页 |
| 3-5-1 带符号网络Epinions上的实验结果分析 | 第31-34页 |
| 3-5-2 带符号网络Slashdot上的实验结果分析 | 第34-36页 |
| 3-5-3 基于Katz指标的链接符号预测算法与其他算法的比较 | 第36-37页 |
| 3-6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于隐空间映射的链接符号预测算法 | 第38-57页 |
| 4-1 社会平衡理论和社会地位理论 | 第38-40页 |
| 4-2 隐空间及其映射 | 第40-41页 |
| 4-3 基于隐空间映射的链接符号预测算法 | 第41-45页 |
| 4-3-1 算法设计思想 | 第42-44页 |
| 4-3-2 矩阵的迹和性质以及矩阵迹的求导法则 | 第44-45页 |
| 4-3-3 Frobenius范数的定义 | 第45页 |
| 4-4 隐空间矩阵及其映射矩阵的更新方法及算法框架 | 第45-48页 |
| 4-5 算法的框架和复杂性分析 | 第48-50页 |
| 4-6 算法收敛性和正确性分析 | 第50-52页 |
| 4-7 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 4-7-1 数据集与评价指标分析 | 第52-53页 |
| 4-7-2 实验结果的AUC值的分析 | 第53-54页 |
| 4-7-3 实验结果的准确度分析 | 第54-56页 |
| 4-8 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于精确度优化的链接预测 | 第57-65页 |
| 5-1 链接预测和精确度 | 第57-58页 |
| 5-2 链接预测中节点对的特征 | 第58-60页 |
| 5-3 基于精确度优化的链接预测算法 | 第60-62页 |
| 5-4 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5-5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 6-1 研究总结 | 第65页 |
| 6-2 研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76-78页 |
