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复杂网络中关键节点查找和链路预测应用研究

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第7-10页
    1.1 研究背景第7页
    1.2 研究现状第7-10页
2 相关理论第10-23页
    2.1 中心性指标介绍第10-11页
    2.2 网络数据及生物知识来源第11-12页
    2.3 SVM分类算法介绍第12-13页
    2.4 知识图谱综述第13-15页
    2.5 链路预测算法介绍第15-18页
        2.5.1 基于相似性的链路预测第15-17页
        2.5.2 基于推荐算法的链路预测第17-18页
    2.6 表示学习介绍第18-23页
        2.6.1 网络表示学习核心思想第19页
        2.6.2 LINE算法介绍第19-21页
        2.6.3 node2vec算法介绍第21-23页
3 关键蛋白质分类算法第23-30页
    3.1 数据集第23页
    3.2 关键蛋白质节点分类算法第23-25页
    3.3 实验结果第25-30页
        3.3.1 参数设置第25-27页
        3.3.2 实验分析第27-30页
4 基于Probase知识库的链路预测算法研究第30-43页
    4.1 Probase知识库第30-32页
    4.2 链路预测算法框架第32-34页
    4.3 实验结果第34-43页
        4.3.1 参数设置第34-35页
        4.3.2 实验分析第35-43页
结论第43-45页
参考文献第45-48页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第48页
攻读硕士学位期间项目与奖励情况第48-49页
致谢第49-51页

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