| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第13-33页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 复杂网络简介 | 第15-18页 |
| 1.2.1 复杂网络的基本统计量 | 第15-17页 |
| 1.2.2 复杂网络的基本模型 | 第17-18页 |
| 1.3 研究现状 | 第18-29页 |
| 1.3.1 链路预测问题的数学描述 | 第19-21页 |
| 1.3.2 链路预测算法的常用评价标准 | 第21-22页 |
| 1.3.3 经典无权局部链路预测算法 | 第22-23页 |
| 1.3.4 经典加权局部链路预测算法 | 第23-24页 |
| 1.3.5 静态无权网络的零模型构造 | 第24-26页 |
| 1.3.6 静态加权网络的零模型构造 | 第26-29页 |
| 1.4 当前存在的主要问题 | 第29-31页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第31-33页 |
| 2 基于度和强度的社交网络用户行为分析 | 第33-41页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 实证网络数据与分析方法 | 第33-35页 |
| 2.2.1 友谊网络数据 | 第33页 |
| 2.2.2 交互网络数据 | 第33-35页 |
| 2.2.3 度和强度分布 | 第35页 |
| 2.3 结果与分析 | 第35-40页 |
| 2.3.1 节点结果分析 | 第35-38页 |
| 2.3.2 连边结果分析 | 第38-40页 |
| 2.4 总结与讨论 | 第40-41页 |
| 3 基于直接连边的演化网络局部链路预测算法 | 第41-50页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 实证网络数据 | 第41-42页 |
| 3.2.1 在线社交网络数据 | 第42页 |
| 3.2.2 西澳大学科学家合作网络数据 | 第42页 |
| 3.2.3 中学接触网络数据 | 第42页 |
| 3.2.4 欧洲研究所邮件网络数据 | 第42页 |
| 3.3 评价指标与预测方法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 演化网络链路预测评价指标 | 第42-43页 |
| 3.3.2 直接连边链路预测算法 | 第43-44页 |
| 3.4 结果与分析 | 第44-49页 |
| 3.4.1 原始网络中的算法性能 | 第44页 |
| 3.4.2 零模型中的算法性能 | 第44-45页 |
| 3.4.3 各类算法性能对比 | 第45-48页 |
| 3.4.4 弱链接现象的本质 | 第48-49页 |
| 3.5 总结与讨论 | 第49-50页 |
| 4 基于直接连边的复杂网络共同邻居预测方法 | 第50-70页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 实证网络数据 | 第50-52页 |
| 4.2.1 在线社交网络数据 | 第50页 |
| 4.2.2 科学家合作网络数据 | 第50-51页 |
| 4.2.3 交通网络数据 | 第51页 |
| 4.2.4 恐怖袭击新闻网络数据 | 第51页 |
| 4.2.5 经济网络数据 | 第51页 |
| 4.2.6 自治系统网络数据 | 第51-52页 |
| 4.3 预测方法与零模型构造 | 第52-55页 |
| 4.3.1 基于直接连边的共同邻居预测方法 | 第52-54页 |
| 4.3.2 基于BA模型和RE算法的零模型构造 | 第54-55页 |
| 4.4 玩具模型测试 | 第55-56页 |
| 4.5 结果与分析 | 第56-68页 |
| 4.5.1 无权网络结果分析 | 第59页 |
| 4.5.2 加权网络结果分析 | 第59-68页 |
| 4.6 总结与讨论 | 第68-70页 |
| 5 基于三角子图的连边方向预测性能分析 | 第70-82页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 实证网络数据 | 第70-72页 |
| 5.2.1 谷歌圈子网络数据 | 第70-71页 |
| 5.2.2 电子邮件网络数据 | 第71页 |
| 5.2.3 网页网络数据 | 第71页 |
| 5.2.4 自治系统关系网络数据 | 第71页 |
| 5.2.5 线虫神经网络数据 | 第71页 |
| 5.2.6 果蝇神经网络数据 | 第71-72页 |
| 5.3 有向预测方法与零模型的构造 | 第72-73页 |
| 5.3.1 有向预测方法 | 第72-73页 |
| 5.3.2 基于方向置乱算法的零模型构造 | 第73页 |
| 5.4 基于有向三角子图的数学分析 | 第73-75页 |
| 5.5 结果 | 第75-81页 |
| 5.5.1 原始网络中的预测结果 | 第75-78页 |
| 5.5.2 零模型中的预测结果 | 第78-81页 |
| 5.6 总结与讨论 | 第81-82页 |
| 6 现实世界系统适配网络的评价指标和构造方法 | 第82-96页 |
| 6.1 引言 | 第82页 |
| 6.2 实证网络数据 | 第82-84页 |
| 6.3 现实世界系统网络适配性评价标准 | 第84页 |
| 6.4 适配网络构造方法 | 第84-88页 |
| 6.4.1 基于BA模型的适配网络构造方法 | 第85-86页 |
| 6.4.2 基于RCBA和RBA模型的适配网络构造方法 | 第86-88页 |
| 6.5 结果 | 第88-94页 |
| 6.5.1 基于BA模型的现实世界系统适配网络构造 | 第88-91页 |
| 6.5.2 基于RCBA和RBA模型的现实世界系统适配网络构造 | 第91-94页 |
| 6.6 总结与讨论 | 第94-96页 |
| 7 总结和展望 | 第96-99页 |
| 7.1 全文总结 | 第96-97页 |
| 7.2 研究展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-108页 |
| 致谢 | 第108-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第111-112页 |
