復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中連邊預(yù)測(cè)方法研究的開(kāi)題報(bào)告

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中連邊預(yù)測(cè)方法研究的開(kāi)題報(bào)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(diǎn)之一。其中連邊預(yù)測(cè)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(shí)際場(chǎng)景中。因此，開(kāi)展連邊預(yù)測(cè)方法研究不僅有學(xué)術(shù)意義，還有應(yīng)用價(jià)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(cè)方法，分析現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出新的方法并優(yōu)化現(xiàn)有方法，以提高連邊預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，從而為實(shí)際場(chǎng)景中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供支持。三、研究?jī)?nèi)容1.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論知識(shí)和相關(guān)算法；2.連邊預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀和分類；3.優(yōu)化現(xiàn)有連邊預(yù)測(cè)方法，提出新的算法；4.實(shí)驗(yàn)分析及對(duì)比，在多個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景中驗(yàn)證新算法的優(yōu)越性；5.結(jié)論總結(jié)，展望未來(lái)研究方向。四、研究方法1.文獻(xiàn)綜述法：對(duì)現(xiàn)有連邊預(yù)測(cè)方法進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)學(xué)工具建立預(yù)測(cè)模型；3.實(shí)驗(yàn)方法：在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上測(cè)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(cè)方法，優(yōu)化現(xiàn)有方法，提高連邊預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率；2.在實(shí)際場(chǎng)景中驗(yàn)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(chǎng)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(dòng)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(cè)問(wèn)題，為后續(xù)研究提供參考。六、研究計(jì)劃1.前期調(diào)研和文獻(xiàn)閱讀，了解連邊預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和前沿，熟悉復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)和相關(guān)算法；2.實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有連邊預(yù)測(cè)方法，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，了解其優(yōu)缺點(diǎn)；3.提出新的連邊預(yù)測(cè)方法，優(yōu)化現(xiàn)有方法；4.在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上測(cè)試新算法的準(zhǔn)確性和效率，并與現(xiàn)有算法作對(duì)比，評(píng)估算法的優(yōu)劣；5.撰寫(xiě)畢業(yè)論文，完成論文答辯和畢業(yè)設(shè)計(jì)。七、參考文獻(xiàn)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