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基于节点影响力的链路推荐研究

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基于节点影响力的链路推荐研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-18页
  1.1 研究背景与问题第9-11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.2.1 链路预测问题研究现状第12-13页
    1.2.2 挖掘影响力节点的研究现状第13-14页
    1.2.3 基于节点影响力的链路推荐研究现状第14-15页
  1.3 研究内容第15-16页
  1.4 论文组织结构第16-18页
第二章 相关理论知识概述第18-24页
  2.1 链路预测常见的算法和评价指标第18-20页
    2.1.1 链路预测常见的算法第18-19页
    2.1.2 评价指标第19-20页
  2.2 影响力节点挖掘常见算法第20-21页
  2.3 影响力传播模型第21-22页
  2.4 TOPSIS模型第22-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第三章 数据获取与预处理第24-29页
  3.1 数据集的选取第24-25页
  3.2 数据内容第25-26页
  3.3 网络拓扑预处理第26-28页
  3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于节点影响力的链路推荐算法第29-41页
  4.1 基于信息传播概率的相似性计算第29-33页
    4.1.1 节点间新链接建立的分析第29-31页
    4.1.2 节点间信息传播概率建模第31-32页
    4.1.3 基于信息传播概率的相似性计算第32-33页
  4.2 基于节点重要性的链路推荐第33-37页
    4.2.1 基于多属性决策的重要节点挖掘第35-36页
    4.2.2 基于节点重要性的链路推荐算法第36-37页
  4.3 基于社区结构的链路推荐第37-40页
    4.3.1 基于社区结构的影响力节点挖掘第38-39页
    4.3.2 基于社区结构的链路推荐算法第39-40页
  4.4 本章小结第40-41页
第五章 实验设计与分析第41-55页
  5.1 实验环境第41页
  5.2 数据集第41-42页
  5.3 评价指标第42页
  5.4 实验设计第42-44页
    5.4.1 实验对比算法第42-43页
    5.4.2 实验的比较过程第43-44页
  5.5 实验结果及分析第44-54页
    5.5.1 基于信息传播概率的相似性算法实验第44-46页
    5.5.2 基于新浪微博数据集的算法比较第46-48页
    5.5.3 基于Twitter数据集的算法比较第48-51页
    5.5.4 本文所提出的两种推荐算法的比较第51-54页
  5.6 本章小结第54-55页
第六章 原型系统设计与实现第55-60页
  6.1 原型系统整体流程第55页
  6.2 开发环境第55页
  6.3 各模块的设计第55-57页
  6.4 可视化界面第57-58页
  6.5 本章小结第58-60页
第七章 总结和展望第60-62页
  7.1 研究工作总结第60页
  7.2 研究工作展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
作者简介第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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