| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文主要工作及结构 | 第15-18页 |
| 2 复杂网络的基本理论 | 第18-28页 |
| 2.1 复杂网络主要属性 | 第18-20页 |
| 2.1.1 网络大小和密度 | 第18页 |
| 2.1.2 节点度与度分布 | 第18-19页 |
| 2.1.3 聚类系数 | 第19-20页 |
| 2.1.4 平均路径长度 | 第20页 |
| 2.2 复杂网络拓扑模型 | 第20-27页 |
| 2.2.1 规则网络 | 第21-23页 |
| 2.2.2 随机网络 | 第23-24页 |
| 2.2.3 小世界网络 | 第24-26页 |
| 2.2.4 无标度网络 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 复杂网络的链路预测 | 第28-42页 |
| 3.1 链路预测问题描述 | 第28-29页 |
| 3.2 链路预测准确性的评价方法 | 第29-31页 |
| 3.3 主要的链路预测算法 | 第31-40页 |
| 3.3.1 基于概率模型的链路预测算法 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于最大似然估计的链路预测算法 | 第33-36页 |
| 3.3.3 基于相似性的链路预测算法 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于共同邻居局部中心性多属性决策的链路预测算法 | 第42-60页 |
| 4.1 算法主要改进思路 | 第42-44页 |
| 4.2 共同邻居局部中心性定义与度量 | 第44-51页 |
| 4.2.1 局部接近中心性的定义与度量 | 第44-45页 |
| 4.2.2 局部介数中心性的定义与度量 | 第45-47页 |
| 4.2.3 局部三角中心性的定义与度量 | 第47-51页 |
| 4.3 基于TOPSIS的多属性决策模型 | 第51-55页 |
| 4.3.1 多属性决策模型基本思想 | 第51-52页 |
| 4.3.2 多属性决策模型建模的具体步骤 | 第52-53页 |
| 4.3.3 决策矩阵权重计算 | 第53-55页 |
| 4.4 基于共同邻居局部中心性多属性决策的链路预测算法的具体步骤 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 实验与结果分析 | 第60-72页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第60-61页 |
| 5.2 有效性分析 | 第61-65页 |
| 5.3 鲁棒性分析 | 第65-69页 |
| 5.4 链路预测准确度分析 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A. 作者在攻读学位期间内发表的论文目录 | 第82页 |