首页--数理科学和化学论文--数学论文--代数、数论、组合理论论文--组合数学(组合学)论文--图论论文

社交网络中基于概率模型的链边预测

摘要第1-4页
Abstract第4-12页
第1章 引言第12-19页
   ·研究背景第12-13页
   ·研究意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14-16页
   ·研究目标和内容第16-17页
   ·论文结构第17-19页
第2章 网络的相关基础和理论第19-26页
   ·复杂网络理论基础第19-21页
     ·节点度的分布第19-20页
     ·平均距离长度第20页
     ·网络聚集系数第20-21页
   ·网络节点结构第21-23页
     ·网络中节点聚类现象的定义第21-22页
     ·网络节点聚类的层次特性第22页
     ·网络节点聚类的重叠特性第22-23页
   ·不完备网络的预测方法分类第23-24页
     ·基于最大似然值的链路预测的方法第23-24页
     ·基于概率模型的链路预测的方法第24页
   ·预测评价指标第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 基于节点间影响力改进的Hawkes链边预测模型第26-44页
   ·问题引入第26页
   ·预测模型算法描述第26-30页
     ·经典Hawkes预测模型第27-29页
     ·经典TAP局部传播预测模型第29-30页
   ·改进的Hawkes预测模型第30-36页
     ·引入影响力函数的模型构造过程第31-34页
     ·预测算法实现第34-36页
   ·预测模型实验分析第36-42页
     ·实验设计第36页
     ·实验数据第36-37页
     ·实验仿真第37-42页
   ·本章小结第42-44页
第4章 基于有监督的改进的随机游走链边预测模型第44-58页
   ·问题引入第44页
   ·经典随机游走算法描述第44-45页
   ·算法中的特征选取第45-47页
     ·关于节点属性的特征第45-46页
     ·关于网络拓扑结构的特征第46页
     ·关于节点行为的特征第46-47页
   ·改进的随机游走算法第47-51页
     ·引入有监督的游走模型构造过程第47-49页
     ·有监督的随机游走算法局部最优求解第49-50页
     ·算法实现第50-51页
   ·模型试验分析第51-57页
     ·实验数据第52页
     ·实验设计第52页
     ·指标评价第52-53页
     ·实验对比第53-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 结束语第58-61页
   ·主要工作与创新点第58-60页
   ·后续研究工作第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-66页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第66页

论文共66页,点击 下载论文
上一篇:基于博弈论的电子邮件真实性鉴别研究
下一篇:基于迭代方法的有理差分方程稳定性分析