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在线社交网络中的链路预测问题研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-18页 | | ·研究背景 | 第10-13页 | | ·互联网的发展 | 第10-11页 | | ·复杂网络 | 第11页 | | ·社交网络 | 第11-13页 | | ·研究意义 | 第13-15页 | | ·主要工作和贡献 | 第15页 | | ·论文的组织结构 | 第15-18页 | | 第2章 链路预测概述 | 第18-30页 | | ·引言 | 第18页 | | ·链路预测方法国内外研究现状 | 第18-20页 | | ·常用的链路预测方法 | 第20-27页 | | ·基于结点相似性的方法 | 第21-24页 | | ·基于分类的方法 | 第24-26页 | | ·其他方法 | 第26-27页 | | ·性能评价标准 | 第27-29页 | | ·本章小结 | 第29-30页 | | 第3章 有监督随机游走链路预测算法 | 第30-40页 | | ·引言 | 第30页 | | ·应用场景介绍 | 第30-31页 | | ·算法中的特征选择 | 第31-34页 | | ·关于结点属性的特征 | 第32-33页 | | ·关于结点行为的特征 | 第33-34页 | | ·关于网络结构的特征 | 第34页 | | ·SRW算法描述 | 第34-36页 | | ·SRW算法求解 | 第36-38页 | | ·本章小结 | 第38-40页 | | 第4章 预过滤的有监督随机游走链路预测算法 | 第40-46页 | | ·引言 | 第40页 | | ·对候选结点的预过滤算法 | 第40-43页 | | ·用户兴趣建模 | 第41-42页 | | ·候选结点过滤 | 第42-43页 | | ·两阶段链路预测算法设计 | 第43-44页 | | ·本章小结 | 第44-46页 | | 第5章 实验及分析 | 第46-52页 | | ·引言 | 第46页 | | ·数据集介绍 | 第46-47页 | | ·基准方法 | 第47页 | | ·评价指标 | 第47-48页 | | ·实验结果分析 | 第48-51页 | | ·参数设定 | 第48-50页 | | ·实验效果对比 | 第50-51页 | | ·本章小结 | 第51-52页 | | 第6章 总结与展望 | 第52-56页 | | ·本文工作总结 | 第52-53页 | | ·进一步研究的方向 | 第53-56页 | | 参考文献 | 第56-60页 | | 致谢 | 第60-62页 | | 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第62页 |
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论文编号BS2142725，这篇论文共62页
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