基于链接依赖度的链接预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·基于节点属性的链接预测 | 第13页 |
| ·基于网络结构的链接预测 | 第13-15页 |
| ·其他链接预测模型 | 第15页 |
| ·本文的研究目标 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 链接预测算法概述 | 第18-30页 |
| ·复杂网络概述 | 第18-20页 |
| ·社会网络 | 第18-19页 |
| ·信息网络 | 第19页 |
| ·生物网络 | 第19-20页 |
| ·复杂网络的特征 | 第20-22页 |
| ·小世界效应 | 第20页 |
| ·无标度效应 | 第20-21页 |
| ·聚类效应 | 第21-22页 |
| ·符号表示 | 第22页 |
| ·复杂网络上的链接预测 | 第22-28页 |
| ·链接预测定义 | 第22-23页 |
| ·链接预测的相似度算法 | 第23-28页 |
| ·链接预测的存在的问题与挑战 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于链接依赖度的链接预测 | 第30-45页 |
| ·研究背景 | 第30-31页 |
| ·链接相似度算法 | 第31-33页 |
| ·链接相似度定义 | 第31-32页 |
| ·相似度矩阵 | 第32-33页 |
| ·基于链接依赖度的链接预测 | 第33-37页 |
| ·链接依赖度 | 第33-35页 |
| ·LPLD 算法 | 第35-37页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第37-39页 |
| ·实验环境 | 第37页 |
| ·实验数据分析 | 第37-38页 |
| ·实验数据预处理 | 第38-39页 |
| ·算法性能评价指标 | 第39-41页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第41-43页 |
| ·海豚网络实验 | 第41-42页 |
| ·DBLP 网络数据实验 | 第42-43页 |
| ·Enron 公司邮件数据实验 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 改进的链接依赖度算法 | 第45-52页 |
| ·改进的链接依赖度 | 第45-47页 |
| ·链接依赖度的缺陷 | 第45页 |
| ·改进的链接依赖度算法 | 第45-47页 |
| ·LPILD 算法 | 第47页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第47-51页 |
| ·海豚网络实验 | 第48-49页 |
| ·DBLP 网络数据实验 | 第49页 |
| ·Enron 公司邮件数据实验 | 第49-50页 |
| ·实验结果对比 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
