復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中連邊預(yù)測方法研究的開題報告

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中連邊預(yù)測方法研究的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)領(lǐng)域也在不斷發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成為研究的熱點之一。其中連邊預(yù)測方法是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的重要方向之一，可應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等實際場景中。因此，開展連邊預(yù)測方法研究不僅有學(xué)術(shù)意義，還有應(yīng)用價值。二、選題目的本研究旨在探究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的連邊預(yù)測方法，分析現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點，提出新的方法并優(yōu)化現(xiàn)有方法，以提高連邊預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率，從而為實際場景中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供支持。三、研究內(nèi)容1.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論知識和相關(guān)算法；2.連邊預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀和分類；3.優(yōu)化現(xiàn)有連邊預(yù)測方法，提出新的算法；4.實驗分析及對比，在多個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景中驗證新算法的優(yōu)越性；5.結(jié)論總結(jié)，展望未來研究方向。四、研究方法1.文獻綜述法：對現(xiàn)有連邊預(yù)測方法進行總結(jié)、歸納和分析；2.數(shù)學(xué)方法：借助概率理論、圖論、機器學(xué)習(xí)等數(shù)學(xué)工具建立預(yù)測模型；3.實驗方法：在真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上測試新算法的準(zhǔn)確性和效率。五、預(yù)期成果及意義1.提出新的連邊預(yù)測方法，優(yōu)化現(xiàn)有方法，提高連邊預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率；2.在實際場景中驗證新算法的優(yōu)越性，為社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用場景提供支持；3.深入了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的連邊特征和復(fù)雜性質(zhì)，推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)發(fā)展；4.科學(xué)論證了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的連邊預(yù)測問題，為后續(xù)研究提供參考。六、研究計劃1.前期調(diào)研和文獻閱讀，了解連邊預(yù)測的現(xiàn)狀和前沿，熟悉復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論知識和相關(guān)算法；2.實現(xiàn)現(xiàn)有連邊預(yù)測方法，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上運行實驗，了解其優(yōu)缺點；3.提出新的連邊預(yù)測方法，優(yōu)化現(xiàn)有方法；4.在真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上測試新算法的準(zhǔn)確性和效率，并與現(xiàn)有算法作對比，評估算法的優(yōu)劣；5.撰寫畢業(yè)論文，完成論文答辯和畢業(yè)設(shè)計。七、參考文獻1.Liben-Nowell,D.,&Kleinberg,J.(2003).Thelink-predictionproblemforsocialnetworks.JournaloftheAmericanSocietyforInformationScienceandTechnology,54(7),1019-1031.2.Page,L.,Brin,S.,Motwani,R.,&Winograd,T.(1999).ThePageRankcitationranking:Bringingordertotheweb.StanfordInfoLab.3.Zhang,P.,Wang,B.,&Huang,J.(2017).Deeplearningfornetworkbiology:predictinggeneexpressionandprotein-proteininteractions.QuantitativeBiology,5(4),346-354.4.Zhou,T.,Lü,L.,&Zhang,Y.C.(2009).Predictingmissinglinksvialocalinformation.EuropeanPhysicalJournalB,71(4),623-630.5.Lu,L.,&Zhou,T.(2011).LinkPredictioninComplexNetworks:ASurvey