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摘要: 本文選根據(jù)節(jié)點的局部信息、全局信息及半局部信息選取了三類相似性算法，結(jié)合六個來自交通網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的真實網(wǎng)絡(luò)，以AUC評價指標測評算法精度，驗證了相似性算法在鏈路預(yù)測中的準確性，并對不同指標下的相似性算法在鏈路預(yù)測中有不同的精度的情況進行了分析說明。 在進行相似性算法精確度計算時，本文將真實研究數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，從給定的網(wǎng)絡(luò)中使用隨機抽樣方法從已知的數(shù)據(jù)中選出一部分作為測試集，保證每條邊被選入測試集的概率相同，并使用MATLAB編程語言進行編程，將程序運行結(jié)果進行整理，根據(jù)其結(jié)果驗證相似性算法的精確度。
關(guān)鍵字：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；鏈路預(yù)測；相似性算法
目錄 摘要 Abstract 1緒論-1 1.1背景-1 1.2研究現(xiàn)狀-1 2復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測-2 2.1隨機抽樣方法與AUC評價指標-2 2.2 鏈路預(yù)測相似性指標計算-3 2.3 真實網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測比較-6 3 MATLAB關(guān)鍵代碼-10 參考文獻-16 致謝-18 |
