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邮件通联网络链接预测关键技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
图录第9-10页
表录第10-11页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 链接预测研究现状第12-15页
        1.2.1 未知链接预测技术的研究现状第12-13页
        1.2.2 未来链接预测技术的研究现状第13-15页
        1.2.3 链接预测的挑战第15页
    1.3 本文的研究内容与创新性成果第15-16页
        1.3.1 邮件通联网络链接预测技术的研究内容第15-16页
        1.3.2 邮件通联网络链接预测的创新性研究成果第16页
    1.4 本文组织结构第16-19页
第二章 链接预测中的基本概念和相关技术第19-25页
    2.1 邮件通联网络链接预测的基本概念第19-21页
        2.1.1 社会网络第19-20页
        2.1.2 社会网络分析中的聚类第20页
        2.1.3 链接预测第20-21页
    2.2 链接预测的相关技术第21-24页
        2.2.1 分类器构造建模技术第21-22页
        2.2.2 网络演化模型建模技术第22-23页
        2.2.3 链接预测的评估技术第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于节点间邻近度的演化链接预测第25-37页
    3.1 基于节点间邻近度的邮件通联网络演化链接的预测框架第25-26页
    3.2 邮件通联网络的特征分析和节点分组第26-29页
        3.2.1 邮件通联网络的网络特征分析第26-27页
        3.2.2 基于邮件议题分析的节点分组第27-28页
        3.2.3 邮件链接聚类的聚类指标第28-29页
    3.3 邻近度指标的度量、选取和改进第29-32页
        3.3.1 节点分组后的邮件议题通联网络的特征分析第29-30页
        3.3.2 邮件通联网络中节点间邻近度指标的选取第30-31页
        3.3.3 邮件通联网络中节点间邻近度指标的改进第31-32页
    3.4 基于改进的邻近度的演化链接预测流程第32-33页
    3.5 实验结果与评估分析第33-35页
        3.5.1 实验数据集介绍和实验准备第33-34页
        3.5.2 实验分析第34-35页
    3.6 本章小结第35-37页
第四章 基于贝叶斯分类器模型的演化链接预测第37-49页
    4.1 基于贝叶斯分类的邮件通联网络演化链接的预测框架第37-38页
    4.2 分类属性及其类条件概率的定义和优化第38-41页
        4.2.1 分类属性 IGCN、IGRA 的类条件概率表的优化第38-39页
        4.2.2 分类属性 IIs 及其类条件概率函数第39-41页
    4.3 分类属性的组合以及改进的贝叶斯分类模型框架第41-43页
        4.3.1 相关性贝叶斯分类模型第41-42页
        4.3.2 基于重要度加权的贝叶斯分类模型第42-43页
        4.3.3 综合改进后的贝叶斯分类模型 WCB第43页
    4.4 基于 WCB 模型的演化链接预测流程第43-44页
    4.5 实验结果与评估分析第44-47页
    4.6 本章小结第47-49页
第五章 基于拟合网络演化模型的稳定链接预测第49-61页
    5.1 邮件通联网络稳定链接的预测思路第49-51页
        5.1.1 邮件通联网络稳定链接的定义第49页
        5.1.2 基于生成链接可信度的邮件通联网络链接稳定性的衡量第49-51页
    5.2 邮件通联网络可重叠性分组模块的层次化随机演化模型第51-55页
        5.2.1 邮件通联网络 HOSBM 模型框架的结构描述第51-52页
        5.2.2 邮件通联网络 HOSBM 模型框架的边演化规则第52-54页
        5.2.3 邮件通联网络 HOSBM 模型框架的似然估计函数第54-55页
    5.3 基于 MCMC 算法求解模型似然估计函数的近似最优值第55-56页
    5.4 基于拟合 HOSBM 模型框架的稳定链接预测流程第56-58页
    5.5 实验结果与评估分析第58-59页
    5.6 本章小结第59-61页
结束语第61-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-69页
作者简历第69页

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