| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 网络基本概念 | 第11-12页 |
| 1.2.2 网络重构技术现状 | 第12页 |
| 1.2.3 链路预测技术现状 | 第12-16页 |
| 1.2.4 节点聚类算法现状 | 第16-20页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第20页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 网络模糊节点识别研究 | 第23-36页 |
| 2.1 网络模糊节点识别问题描述 | 第23-24页 |
| 2.2 基于谱聚类的网络模糊节点识别算法 | 第24-29页 |
| 2.2.1 网络定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 谱聚类算法介绍 | 第25-28页 |
| 2.2.3 模糊节点识别算法 | 第28-29页 |
| 2.3 案例分析 | 第29-35页 |
| 2.3.1 数据集介绍与处理 | 第29-33页 |
| 2.3.2 效果评价指标 | 第33页 |
| 2.3.3 实验结果及分析 | 第33-34页 |
| 2.3.4 算法优化与改进 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 静态网络链路预测研究 | 第36-50页 |
| 3.1 静态网络链路预测问题描述 | 第36-37页 |
| 3.2 基于谱聚类的科学合作网络链路预测 | 第37-42页 |
| 3.2.1 网络定义 | 第37-38页 |
| 3.2.2 算法依据 | 第38-40页 |
| 3.2.3 聚类算法选择 | 第40页 |
| 3.2.4 确定簇数 | 第40-41页 |
| 3.2.5 基于谱聚类的链路预测算法 | 第41-42页 |
| 3.3 案例分析 | 第42-48页 |
| 3.3.1 数据集介绍与处理 | 第42-44页 |
| 3.3.2 对比算法与效果评价指标 | 第44-46页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 时序网络链路预测研究 | 第50-57页 |
| 4.1 时序网络链路预测问题描述 | 第50-51页 |
| 4.2 基于谱聚类的时序网络链路预测 | 第51-52页 |
| 4.2.1 指数加权矩阵算法 | 第51-52页 |
| 4.2.2 局部路径加权矩阵算法 | 第52页 |
| 4.3 案例分析 | 第52-55页 |
| 4.3.1 数据集介绍与处理 | 第53页 |
| 4.3.2 指数加权指标实验结果 | 第53页 |
| 4.3.3 局部路径加权指标实验结果 | 第53-54页 |
| 4.3.4 CI、IW和LW对比与分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 5.1 本文总结 | 第57页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间参加科研情况 | 第65-66页 |
| 附录B 基于结构相似性的关联度计算方法 | 第66-67页 |
| 附录C 稀疏矩阵优化算法 | 第67-70页 |
| 附录D IW、LW指标k-precision计算值 | 第70页 |