| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第17-20页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第17-19页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 社交网络结构特征及链路预测概述 | 第21-35页 |
| 2.1 社交网络的相关知识 | 第21-24页 |
| 2.1.2 节点的度 | 第22-23页 |
| 2.1.3 网络的路径 | 第23页 |
| 2.1.4 聚类系数 | 第23-24页 |
| 2.2 链路预测问题描述 | 第24页 |
| 2.3 基于相似性的链路预测算法 | 第24-30页 |
| 2.3.1 基于局部拓扑相似性的链路预测算法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于路径相似性的链路预测算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于随机游走的链路预测算法 | 第28-30页 |
| 2.4 其他链路预测算法 | 第30-32页 |
| 2.4.1 基于极大似然估计的链路预测算法 | 第30-32页 |
| 2.4.2 基于概率模型的链路预测算法 | 第32页 |
| 2.5 三大类链路预测算法对比分析 | 第32-33页 |
| 2.6 链路预测评价指标 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于邻居节点链接紧密度的链路预测算法 | 第35-43页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 问题描述 | 第35-37页 |
| 3.3 基于邻居节点链接紧密度的链路预测算法 | 第37-39页 |
| 3.3.1 基于邻居节点链接紧密度的链路预测算法的定义 | 第37-39页 |
| 3.3.2 NNLT算法描述 | 第39页 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第39-40页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于局部拓扑和社团相关性的链路预测算法 | 第43-53页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 问题描述 | 第43-44页 |
| 4.3 社团相关性的定义 | 第44-46页 |
| 4.3.1 社交网络的社团结构 | 第44-45页 |
| 4.3.2 Louvain社区划分算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 社团相关性 | 第46页 |
| 4.4 基于局部拓扑和社团相关性的链路预测算法 | 第46-49页 |
| 4.4.1 基于局部拓扑和社团相关性的链路预测算法模型 | 第46-48页 |
| 4.4.2 RACR算法描述 | 第48-49页 |
| 4.5 实验仿真与结果分析 | 第49-51页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第49页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 改进的半局部相似性链路预测算法 | 第53-61页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 问题描述 | 第53-54页 |
| 5.3 改进的半局部相似性链路预测算法 | 第54-58页 |
| 5.3.1 改进算法的思想来源 | 第54-56页 |
| 5.3.2 改进算法的模型 | 第56-58页 |
| 5.3.3 RALPCE算法描述 | 第58页 |
| 5.4 实验仿真与结果分析 | 第58-60页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第58-59页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |