基于紧密度和节点贡献度的链接预测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.5 本文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第16-26页 |
| 2.1 网络与图论 | 第16-17页 |
| 2.2 网络的存储结构 | 第17-18页 |
| 2.2.1 矩阵描述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 邻接表描述 | 第18页 |
| 2.3 网络拓扑属性 | 第18-20页 |
| 2.3.1 度与平均度 | 第18-19页 |
| 2.3.2 平均路径长度和网络直径 | 第19页 |
| 2.3.3 聚类系数 | 第19-20页 |
| 2.4 链接预测算法 | 第20-25页 |
| 2.4.1 基于局部信息的相似形指标 | 第20-23页 |
| 2.4.2 基于路径的相似性指标 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于随机游走的相似性指标 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于紧密度的链接预测算法 | 第26-35页 |
| 3.1 几种经典算法分析 | 第26-27页 |
| 3.2 问题提出 | 第27-28页 |
| 3.3 基于紧密度的链接预测算法 | 第28-34页 |
| 3.3.1 紧密度的定义以及计算 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于紧密度的相似性指标 | 第30-31页 |
| 3.3.3 算法实现过程 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于节点贡献度的链接预测算法 | 第35-43页 |
| 4.1 算法理论 | 第35-36页 |
| 4.1.1 共同邻居算法描述 | 第35-36页 |
| 4.1.2 资源分配算法描述 | 第36页 |
| 4.1.3 研究与分析 | 第36页 |
| 4.2 问题提出 | 第36-38页 |
| 4.3 基于节点贡献度的链接预测算法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 节点贡献度的定义和计算 | 第38-40页 |
| 4.3.2 算法描述和实现过程 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第43-58页 |
| 5.1 实验平台 | 第43-44页 |
| 5.2 数据集划分与预测算法评估标准 | 第44-46页 |
| 5.2.1 数据集划分 | 第44-45页 |
| 5.2.2 AUC | 第45-46页 |
| 5.2.3 Precision | 第46页 |
| 5.3 实验设计 | 第46-47页 |
| 5.4 基于紧密度的链接预测算法实验 | 第47-52页 |
| 5.4.1 数据集介绍 | 第47-48页 |
| 5.4.2 实验内容与结果分析 | 第48-52页 |
| 5.5 基于节点贡献度的链接预测算法实验 | 第52-57页 |
| 5.5.1 数据集介绍 | 第52-53页 |
| 5.5.2 实验内容与结果分析 | 第53-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
