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复杂网络的链路属性预测技术研究
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复杂网络的链路属性预测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
　　　　1.1 研究背景与意义第10-12页
　　　　1.2 链路预测算法的国内外研究现状第12-15页
　　　　1.3 链路预测研究面临的问题第15页
　　　　1.4 本文的结构安排第15-16页
　　　　1.5 本章小结第16-17页
第二章 复杂网络的相关理论基础第17-32页
　　　　2.1 复杂网络理论基础第17-22页
　　　　　　　　2.1.1 图的基本概念第18页
　　　　　　　　2.1.2 平均最短路径第18-19页
　　　　　　　　2.1.3 聚类系数第19-21页
　　　　　　　　2.1.4 度与度的分布第21-22页
　　　　2.2 基本网络模型及性质第22-27页
　　　　　　　　2.2.1 规则网络第22-23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 链路预测技术第27-31页
　　　　　　　　2.3.1 问题描述第27-28页
　　　　　　　　2.3.2 数据集的划分第28-29页
　　　　　　　　2.3.3 评价指标第29-31页
　　　　2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于网络结构的链路预测算法第32-42页
　　　　3.1 基于相似性的链路预测算法第32-35页
　　　　　　　　3.1.1 基于局部相似指标第32-35页
　　　　　　　　3.1.2 基于全局相似指标第35页
　　　　3.2 基于图表征学习的链路预测算法第35-41页
　　　　　　　　3.2.1 DeepWalk第36-37页
　　　　　　　　3.2.2 LINE第37-38页
　　　　　　　　3.2.3 Gra Rep第38-39页
　　　　　　　　3.2.4 Node2vec第39-41页
　　　　3.3 本章小结第41-42页
第四章 基于图表征的无权链路预测算法NCE第42-60页
　　　　4.1 NCE模型全局概率转移矩阵的定义第42-44页
　　　　4.2 训练学习过程第44-47页
　　　　　　　　4.2.1 定义损失函数第45页
　　　　　　　　4.2.2 函数优化第45-47页
　　　　4.3 实验结果分析第47-58页
　　　　　　　　4.3.1 数据集描述第47-48页
　　　　　　　　4.3.2 参数设置第48页
　　　　　　　　4.3.3 实验结果第48-58页
　　　　4.4 参数的灵敏度分析第58-59页
　　　　4.5 本章小结第59-60页
第五章 加权网络的链路预测通用模型NEW第60-82页
　　　　5.1 加权相似性指标第60-62页
　　　　5.2 NEW计算架构第62-65页
　　　　　　　　5.2.1 拓扑结构隐式特征挖掘第62-63页
　　　　　　　　5.2.2 回归模型第63-65页
　　　　5.3 实验结果分析第65-75页
　　　　　　　　5.3.1 数据集描述第61-67页
　　　　　　　　5.3.2 实验结果分析第67-73页
　　　　　　　　5.3.3 时间复杂度分析第73-75页
　　　　5.4 模型分析第75-81页
　　　　　　　　5.4.1 结构特征的意义第75-77页
　　　　　　　　5.4.2 参数k的作用第77-81页
　　　　5.5 本章小节第81-82页
第六章 全文总结与展望第82-84页
　　　　6.1 全文工作总结第82-83页
　　　　6.2 未来工作展望第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-90页
攻读硕士学位期间取得的成果第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。
 
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