| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 面临的挑战 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 同构信息网中的链路预测 | 第14-15页 |
| 1.2.2 异构信息网中的链路预测 | 第15页 |
| 1.2.3 基于时序特征的链路预测 | 第15-16页 |
| 1.2.4 对研究现状的分析 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-20页 |
| 第2章 相关概念与技术 | 第20-36页 |
| 2.1 相关概念 | 第20-23页 |
| 2.2 节点相似性度量方法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 基于局部信息的相似性度量方法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于全局信息的相似性度量方法 | 第24-27页 |
| 2.3 基于元路径的链路预测技术 | 第27-29页 |
| 2.3.1 基于元路径的带监督链路预测技术 | 第27-28页 |
| 2.3.2 基于元路径的非监督链路预测技术 | 第28-29页 |
| 2.4 基于随机游走的链路预测技术 | 第29-33页 |
| 2.4.1 基于节点属性图的随机游走技术 | 第30-31页 |
| 2.4.2 基于随机游走的带监督链路预测技术 | 第31-33页 |
| 2.5 基于时序特征的链路预测技术 | 第33-35页 |
| 2.5.1 时序预测模型 | 第33-34页 |
| 2.5.2 基于时序特征的链路预测技术 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 语义结构和时序特征相结合的链路预测模型 | 第36-48页 |
| 3.1 问题提出 | 第36-37页 |
| 3.2 基于语义结构图的链路预测模型(SLP) | 第37-44页 |
| 3.2.1 SLP模型的基本思想 | 第38-39页 |
| 3.2.2 语义结构图构建 | 第39-41页 |
| 3.2.3 随机游走概率计算 | 第41-43页 |
| 3.2.4 参数优化 | 第43-44页 |
| 3.3 语义结构和时序特征相结合的链路预测模型(STLP) | 第44-47页 |
| 3.3.1 STLP模型的基本思想 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于时序特征的相似性度量 | 第45-46页 |
| 3.3.3 基于时间演化的主题关注度趋势分析 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 链路预测算法及改进策略 | 第48-70页 |
| 4.1 问题提出 | 第48-49页 |
| 4.2 基于语义结构图的链路预测算法 | 第49-59页 |
| 4.2.1 随机游走概率计算策略 | 第50-55页 |
| 4.2.2 参数优化策略 | 第55-59页 |
| 4.3 语义结构和时序特征相结合的链路预测算法 | 第59-65页 |
| 4.3.1 基于时序特征的相似性度量策略 | 第59-64页 |
| 4.3.2 主题关注度预测策略 | 第64-65页 |
| 4.4 算法改进策略 | 第65-69页 |
| 4.4.1 语义结构图的特征选择策略 | 第65-66页 |
| 4.4.2 跳转概率计算的改进策略 | 第66-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第70-78页 |
| 5.1 实验环境与数据集 | 第70-71页 |
| 5.2 参数优化测试 | 第71-72页 |
| 5.3 权值分析 | 第72-74页 |
| 5.4 预测精度测试 | 第74-77页 |
| 5.4.1 基于不同相似性度量的预测精度比较 | 第74-76页 |
| 5.4.2 SLP、STLP和q_STLP的预测精度比较 | 第76-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第86页 |