| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 链路预测问题概述及相关基础 | 第16-31页 |
| 2.1 复杂网络基本概念 | 第16-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的图表示 | 第16-18页 |
| 2.1.2 网络的基本拓扑性质 | 第18-21页 |
| 2.2 链路预测问题 | 第21-23页 |
| 2.3 基于相似性的链路预测算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 基于局部信息的相似性指标 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于路径的相似性指标 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于随机游走的相似性指标 | 第26-27页 |
| 2.4 链路预测方法评价 | 第27-30页 |
| 2.4.1 评价标准 | 第27-28页 |
| 2.4.2 数据集划分 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 结合共同邻居贡献度的相似性链路预测算法 | 第31-42页 |
| 3.1 算法介绍 | 第31-35页 |
| 3.1.1 共同邻居节点的链接紧密度 | 第31-33页 |
| 3.1.2 共同邻居贡献度 | 第33-34页 |
| 3.1.3 LDNC算法描述 | 第34-35页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第35-41页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第35页 |
| 3.2.2 实验数据集 | 第35-37页 |
| 3.2.3 对比算法 | 第37-38页 |
| 3.2.4 结果展示及分析 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 结合节点权重和路径权重的相似性链路预测算法 | 第42-52页 |
| 4.1 算法介绍 | 第42-46页 |
| 4.1.1 节点权重 | 第42-43页 |
| 4.1.2 路径权重 | 第43-45页 |
| 4.1.3 CPNW算法描述 | 第45-46页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第46-51页 |
| 4.2.1 实验环境与数据集 | 第46-47页 |
| 4.2.2 对比算法 | 第47-48页 |
| 4.2.3 结果展示及分析 | 第48-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来的工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 附录A 图索引 | 第61-62页 |
| Appendix A Figure Index | 第62-63页 |
| 附录B 表格索引 | 第63-64页 |
| Appendix B Table Index | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士期间的成果及参与的科研项目 | 第67页 |