基于网络拓扑结构的链接预测算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 复杂网络与链接预测 | 第15-29页 |
| 2.1 复杂网络 | 第15-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的复杂性与网络特性 | 第15-17页 |
| 2.1.2 复杂网络的表示 | 第17-19页 |
| 2.1.3 图论法中的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.2 链接预测 | 第21-26页 |
| 2.2.1 复杂网络中的链接预测 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于网络拓扑结构信息的相似度指标 | 第22-26页 |
| 2.3 指标性能检测 | 第26-28页 |
| 2.3.1 数据集的划分 | 第26-27页 |
| 2.3.2 评测方法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 复杂网络中的链接预测 | 第29-41页 |
| 3.1 无向无权网络中的链接预测 | 第29-33页 |
| 3.1.1 无向无权网络的定义 | 第29页 |
| 3.1.2 问题提出 | 第29-31页 |
| 3.1.3 SC指标 | 第31-33页 |
| 3.2 无向加权网络与链接预测 | 第33-34页 |
| 3.2.1 无向加权网络的定义 | 第33页 |
| 3.2.2 无向加权网络中的相似度指标 | 第33-34页 |
| 3.3 有向无权网络中的链接预测 | 第34-36页 |
| 3.3.1 有向无权网络的定义 | 第34-35页 |
| 3.3.2 有向无权网络中的相似度指标 | 第35-36页 |
| 3.4 有向加权网络与链接预测 | 第36-38页 |
| 3.4.1 有向加权网络的定义 | 第36-37页 |
| 3.4.2 有向加权网络中的相似度指标 | 第37-38页 |
| 3.5 SC算法 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 实验与分析 | 第41-53页 |
| 4.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 4.2 实验平台和实验过程 | 第42-43页 |
| 4.2.1 实验平台 | 第42页 |
| 4.2.2 实验过程 | 第42-43页 |
| 4.3 小社区内最大路径长度的确定 | 第43-45页 |
| 4.3.1 问题提出 | 第43页 |
| 4.3.2 问题的验证和结果 | 第43-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 无向无权指标的实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 4.4.2 无向加权指标的实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 4.4.3 有向无权指标的实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.4.4 有向加权指标的实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
