在线社交网络中的链路预测问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·互联网的发展 | 第10-11页 |
| ·复杂网络 | 第11页 |
| ·社交网络 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·主要工作和贡献 | 第15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 链路预测概述 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·链路预测方法国内外研究现状 | 第18-20页 |
| ·常用的链路预测方法 | 第20-27页 |
| ·基于结点相似性的方法 | 第21-24页 |
| ·基于分类的方法 | 第24-26页 |
| ·其他方法 | 第26-27页 |
| ·性能评价标准 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 有监督随机游走链路预测算法 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·应用场景介绍 | 第30-31页 |
| ·算法中的特征选择 | 第31-34页 |
| ·关于结点属性的特征 | 第32-33页 |
| ·关于结点行为的特征 | 第33-34页 |
| ·关于网络结构的特征 | 第34页 |
| ·SRW算法描述 | 第34-36页 |
| ·SRW算法求解 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 预过滤的有监督随机游走链路预测算法 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·对候选结点的预过滤算法 | 第40-43页 |
| ·用户兴趣建模 | 第41-42页 |
| ·候选结点过滤 | 第42-43页 |
| ·两阶段链路预测算法设计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 实验及分析 | 第46-52页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·数据集介绍 | 第46-47页 |
| ·基准方法 | 第47页 |
| ·评价指标 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-51页 |
| ·参数设定 | 第48-50页 |
| ·实验效果对比 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-56页 |
| ·本文工作总结 | 第52-53页 |
| ·进一步研究的方向 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第62页 |
