加权网络的链接预测问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 加权网络链接预测研究的综述 | 第14-29页 |
| 2.1 复杂网络的建模 | 第14-15页 |
| 2.2 链接预测问题描述 | 第15-16页 |
| 2.3 无权网络的链接预测方法 | 第16-22页 |
| 2.3.1 基于相似度的链接预测 | 第16-21页 |
| 2.3.2 基于最大似然估计的链接预测 | 第21页 |
| 2.3.3 基于概率模型的链接预测 | 第21-22页 |
| 2.4 加权网络的链接预测方法 | 第22-26页 |
| 2.4.1 形式化定义 | 第22页 |
| 2.4.2 已有的方法 | 第22-25页 |
| 2.4.3 存在的问题和挑战 | 第25-26页 |
| 2.5 数据集的划分 | 第26页 |
| 2.6 评价方法 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于改进加权指标的加权网络链接预测方法 | 第29-35页 |
| 3.1 加权指标及存在的问题 | 第29-31页 |
| 3.2 本文提出的新方法 | 第31-32页 |
| 3.2.1 新加权指标的定义 | 第31-32页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第32页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第32-34页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第32-33页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第33-34页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 一种采用社团信息的加权网络链接预测方法 | 第35-44页 |
| 4.1 社团与链接权重 | 第35-36页 |
| 4.2 社团检测简述 | 第36-37页 |
| 4.3 本文提出的新方法 | 第37-41页 |
| 4.3.1 基于社团的链接权值度量 | 第37-40页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第40-41页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第41-43页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第41-42页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第42页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 总结 | 第44页 |
| 5.2 未来工作 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
