| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 复杂网络的研究背景 | 第16页 |
| 1.2 链路预测的研究背景及现状 | 第16-19页 |
| 1.3 文章安排 | 第19-20页 |
| 第二章 链路预测问题描述及相关算法 | 第20-28页 |
| 2.1 链路预测问题描述 | 第20页 |
| 2.2 相关算法介绍 | 第20-24页 |
| 2.2.1 社区划分算法和采样算法介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.2 相关的链路预测算法介绍 | 第22-24页 |
| 2.3 网络数据 | 第24-28页 |
| 第三章 基于“信息分配”的链路预测算法 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 主要方法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 链路预测的一般化信息论模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 邻居集信息分配指标（NSIA） | 第30-31页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第31-33页 |
| 3.3 实验和结果 | 第33-37页 |
| 3.3.1 NSIA指标的预测准确性 | 第33页 |
| 3.3.2 NSIA指标的鲁棒性 | 第33-37页 |
| 3.4 总结与讨论 | 第37-40页 |
| 第四章 社区划分与邻居集信息分配指标NSIA的融合 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 算法介绍 | 第40-44页 |
| 4.2.1 社区关联性CR指标和改进的CR指标 | 第41-42页 |
| 4.2.2 社区划分与NSIA指标的融合算法 | 第42-43页 |
| 4.2.3 算法实现 | 第43-44页 |
| 4.3 实验和结果 | 第44-46页 |
| 4.4 总结与讨论 | 第46-50页 |
| 第五章 基于扰动的信息论链路预测模型 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 算法介绍 | 第50-55页 |
| 5.2.1 特征影响力 | 第51-52页 |
| 5.2.2 基于扰动的信息论模型链路预测算法 | 第52页 |
| 5.2.3 带有扰动的邻居集信息指标（NSIWP和NSIAWP） | 第52-53页 |
| 5.2.4 算法实现 | 第53-55页 |
| 5.3 实验和结果 | 第55-57页 |
| 5.4 总结与讨论 | 第57-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |