基于网络局部结构的链路预测研究

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1、2018届硕士学位论文基于网络局部结构的链路预测研究作者姓名王秀芳指导教师张晓琴副教授学科专业统计学研究方向统计机器学习培养单位数学科学学院学习年限2015年9月至2018年6月二〇一八年六月山西大学2018届硕士学位论文基于网络局部结构的链路预测研究作者姓名王秀芳指导教师张晓琴副教授学科专业统计学研究方向统计机器学习培养单位数学科学学院学习年限2015年9月至2018年6月二〇一八年六月ThesisforMaster’sdegree,ShanxiUniversity,2018Researchonlinkpredictionbasedonnetworkl

2、ocalstructureStudentNameXiufangWangSupervisorAssociateProf.XiaoqinZhangMajorStatisticsSpecialtyStatisticalmachinelearningDepartmentSchoolofMathematicalSciencesResearchDuration2015.09-2018.06June,2018目录中文摘要...........................................................................

3、..............................................IAbstract.....................................................................................................................III第一章绪论....................................................................................................

4、..............11.1课题研究背景及意义.......................................................................................11.2链路预测和符号推断在国内外的研究现状...................................................21.3主要研究内容...................................................................................

5、................41.4论文组织结构..................................................................................................5第二章复杂网络的链路预测发展回顾......................................................................72.1复杂网络基本概论.........................................................

6、..................................72.1.1复杂网络的概念及表示........................................................................82.1.2复杂网络的刻画....................................................................................82.1.3复杂网络的基本网络模型............................................

7、......................102.2符号网络基本概论........................................................................................142.2.1符号网络的概念及表示......................................................................152.2.2社会结构平衡理论及地位理论..................................................

8、........162.3链路预测基本介绍...................

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