復雜網絡中鏈路預測問題的研究與實證.pdf

1、近年來復雜網絡的研究受到了越來越多不同領域學者的共同關注，而網絡中的信息檢索和恢復也是長久以來備受關注的話題之一，其中鏈路預測便是近幾年來的一個新興和熱門方向，對它的研究有著重要的理論和現實意義。
　　 網絡中的鏈路預測通俗地講，就是指怎樣通過網絡的已知信息來預測在沒有直接連邊的兩個節(jié)點之間產生一條新連邊的可能性。
　　 在計算機領域，對鏈路預測問題的研究主要是提出了一些基于馬爾科夫鏈和機器學習過程的算法作為探討的思路和

2、方法，但是這些方法在物理上不簡潔。從復雜網絡的角度來研究鏈路預測是一種全新的方法，它利用了網絡拓撲結構中所包含的隱藏信息資源，來幫助我們挖掘和預測網絡的連邊情況。最重要的是，這種方法比較簡單可靠且具有很大的普適性。
　　 本論文基于復雜網絡背景來研究鏈路預測問題，給出了問題的描述和評價方法，詳細介紹了一些基于相似性的預測算法，最重要的是基于BA模型構造了靜態(tài)的無標度網絡和基于收集到的論壇數據建立了一個動態(tài)的BBS興趣網絡，并分別