链路预测算法鲁棒性的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 链路预测问题的研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 链路预测问题的提出及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 链路预测的研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2 推荐系统和符号网络 | 第12-15页 |
| 1.2.1 推荐系统的研究现状和意义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 符号网络 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第15-16页 |
| 1.4 文章的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 链路预测算法鲁棒性的衡量指标 | 第18-37页 |
| 2.1 链路预测算法 | 第18-24页 |
| 2.1.1 数据集划分 | 第18-19页 |
| 2.1.2 评价指标 | 第19-21页 |
| 2.1.3 基于相似性的链路预测 | 第21-24页 |
| 2.2 网络噪声对链路预测算法的影响 | 第24-27页 |
| 2.2.1 模拟方法 | 第25页 |
| 2.2.2 不同噪声情况下链路预测算法表现 | 第25-27页 |
| 2.3 链路预测算法鲁棒性 | 第27-36页 |
| 2.3.1 鲁棒性衡量指标 | 第27页 |
| 2.3.2 链路预测算法的鲁棒性分析 | 第27-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 引入符号信息的推荐算法评价指标 | 第37-47页 |
| 3.1 二分符号网络的建立 | 第38-39页 |
| 3.2 几种常见推荐算法 | 第39-41页 |
| 3.2.1 协同过滤推荐 | 第39-40页 |
| 3.2.2 Personal Rank推荐 | 第40页 |
| 3.2.3 基于关联规则的推荐方法 | 第40-41页 |
| 3.3 推荐算法的评价结果 | 第41-45页 |
| 3.3.1 实际网络数据 | 第41页 |
| 3.3.2 推荐算法评价方法 | 第41-43页 |
| 3.3.3 结合符号信息评价算法 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 4.1 本文小结 | 第47-48页 |
| 4.2 研究展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第52页 |
