| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 复杂网络预测与演化问题的研究现状与本文的研究内容 | 第8-16页 |
| 1.2.1 | 第9-10页 |
| 1.2.2 社团挖掘 | 第10-12页 |
| 1.2.3 网络演化 | 第12-14页 |
| 1.2.4 异构网络分析 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 多维异构网络上的连接预测 | 第18-36页 |
| 2.1 多维异构网络以及连接预测任务的定义 | 第19-20页 |
| 2.1.1 多维异构动态网络 | 第19页 |
| 2.1.2 连接预测任务 | 第19-20页 |
| 2.2 MCBLP 算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 同构网络下的连接预测算法的改进 | 第20-22页 |
| 2.2.2 结合社团挖掘进行算法优化 | 第22-25页 |
| 2.3 完整的 MCBLP 算法 | 第25-26页 |
| 2.4 实验结果 | 第26-34页 |
| 2.4.1 实验数据的准备 | 第26-30页 |
| 2.4.2 Baseline 算法的选择与实验结果 | 第30-32页 |
| 2.4.3 MCBLP 算法实验结果 | 第32-33页 |
| 2.4.4 MCBLP 算法与 Baseline 算法的比较与分析 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 多维异构网络上的社团演化建模 | 第36-51页 |
| 3.1 社团演化模型的基础知识 | 第36-38页 |
| 3.1.1 社团演化事件的挖掘框架 | 第37-38页 |
| 3.2 MCE 模型 | 第38-45页 |
| 3.2.1 MCE 模型基本思路 | 第38-40页 |
| 3.2.2 MCE 模型中的社团演化事件 | 第40-42页 |
| 3.2.3 完整的 MCE 模型 | 第42-45页 |
| 3.3 MCE 模型的实验 | 第45-49页 |
| 3.3.1 基准数据的生成 | 第45-47页 |
| 3.3.2 实验的准备 | 第47-48页 |
| 3.3.3 实验的结果与分析 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 多维异构网络上的社团演化预测 | 第51-58页 |
| 4.1 社团预测任务的相关知识 | 第51-53页 |
| 4.1.1 社团预测任务与连接预测任务的差异 | 第52页 |
| 4.1.2 社团预测任务的前置要求 | 第52-53页 |
| 4.1.3 社团预测任务的定义 | 第53页 |
| 4.2 MCP 算法 | 第53-54页 |
| 4.3 MCP 算法的实验 | 第54-57页 |
| 4.3.1 数据的准备 | 第54-55页 |
| 4.3.2 实验的准备 | 第55-56页 |
| 4.3.3 实验的结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
