基于经典指标融合的复杂网络链路预测
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 复杂网络简介及研究现状 | 第15页 |
| 1.2 链路预测的研究意义以及研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 文章内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 链路预测介绍及其相关算法 | 第19-25页 |
| 2.1 问题描述 | 第19-20页 |
| 2.2 链路预测算法介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于相似性的链路预测算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于似然分析的链路预测算法 | 第22-23页 |
| 2.3 网络数据 | 第23-25页 |
| 第三章 基于PA指标与LP指标融合的链路预测 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 主要方法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 PA指标低阶LP指标的融合 | 第26-28页 |
| 3.2.2 PA指标与三阶LP指标的融合 | 第28页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 LPA指标和LPAT指标的预测准确性 | 第29-31页 |
| 3.3.2 LPA指标和LPAT指标的鲁棒性 | 第31-33页 |
| 3.4 本章总结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于结构扰动和RA指标融合的链路预测 | 第35-45页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 算法介绍 | 第35-38页 |
| 4.3 实验过程介绍 | 第38页 |
| 4.4 实验数据 | 第38-43页 |
| 4.4.2 SPRA指标预测的准确性分析 | 第39-41页 |
| 4.4.3 SPRA指标的鲁棒性分析 | 第41-43页 |
| 4.5 本章总结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于网络优化去噪的链路预测 | 第45-53页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 算法介绍 | 第45-48页 |
| 5.2.1 利用相似性指标评价网络已知边 | 第45-46页 |
| 5.2.2 网络的去边过程 | 第46-47页 |
| 5.2.3 网络信息的补充 | 第47-48页 |
| 5.3 算法实现 | 第48-49页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第49-52页 |
| 5.5 本章总结与扩展 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
