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基于輕量級梯度提升機的機會網絡鏈路預測方法研究

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基于輕量級梯度提升機的機會網絡鏈路預測方法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-14頁
  1.1 選題背景及意義第8-11頁
  1.2 研究內容第11-12頁
  1.3 本文組織結構第12-14頁
第2章 研究現狀第14-23頁
  2.1 基于相似性的鏈路預測方法第14-16頁
    2.1.1 基于節點屬性相似性的鏈路預測方法第14-15頁
    2.1.2 基于網絡結構相似性的鏈路預測方法第15-16頁
  2.2 基于概率模型的鏈路預測方法第16頁
  2.3 基于機器學習的鏈路預測方法第16-17頁
  2.4 集成學習第17-22頁
    2.4.1 集成學習原理第17頁
    2.4.2 幾種常見的集成學習方法第17-19頁
    2.4.3 幾種典型的集成策略第19-21頁
    2.4.4 基于集成學習的預測方法第21-22頁
  2.5 本章小結第22-23頁
第3章 構造機會網絡相似性指標第23-31頁
  3.1 機會網絡第23-24頁
    3.1.1 機會網絡特點分析第23-24頁
    3.1.2 機會網絡的表征第24頁
  3.2 經典的相似性指標第24-27頁
    3.2.1 共同鄰居指標第25頁
    3.2.2 優先連接指標第25-26頁
    3.2.3 資源分配指標第26-27頁
    3.2.4 局部路徑指標第27頁
  3.3 構造機會網絡相似性指標第27-30頁
    3.3.1 網絡拓撲結構分析第27-28頁
    3.3.2 構造機會網絡相似性指標第28-30頁
  3.4 本章小結第30-31頁
第4章 基于輕量級梯度提升機的機會網絡鏈路預測方法第31-41頁
  4.1 梯度提升決策樹第31-36頁
    4.1.1 決策樹第31-34頁
    4.1.2 梯度提升決策樹的基本思想第34-35頁
    4.1.3 二元梯度提升決策樹分類算法第35-36頁
  4.2 構造滑動時間窗口第36-37頁
    4.2.1 時間序列第36頁
    4.2.2 構造滑動時間窗口第36-37頁
  4.3 構建輕量級梯度提升機預測模型第37-40頁
    4.3.1 機會網絡鏈路預測思路和方法第37-38頁
    4.3.2 構建機會網絡鏈路預測模型第38-40頁
    4.3.3 基于投票法的組合策略第40頁
  4.4 本章小結第40-41頁
第5章 實驗設計與分析第41-55頁
  5.1 實驗設計第41-43頁
    5.1.1 實驗數據集第41-42頁
    5.1.2 實驗評價指標第42-43頁
    5.1.3 實驗方案第43頁
  5.2 機會網絡相似性指標分析第43-47頁
    5.2.1 時間片大小的確定第43-45頁
    5.2.2 相似性指標的有效性分析第45頁
    5.2.3 相似性指標的穩定性分析第45-47頁
  5.3 鏈路預測模型性能分析第47-54頁
    5.3.1 不同參數預測模型的性能分析第47-51頁
    5.3.2 不同預測模型的性能對比第51-54頁
  5.4 本章小結第54-55頁
第6章 總結與展望第55-57頁
  6.1 總結第55-56頁
  6.2 展望第56-57頁
參考文獻第57-61頁
攻讀碩士學位期間參與課題情況第61-62頁
攻讀碩士期間發表論文、專利及獲獎情況第62-63頁
致謝第63-64頁

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