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基于网络表示学习的链接预测方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
社交网络是人们日常生活和工作中不可分割的一部分，其网络拓扑结构中的链路关系所蕴含的信息可以帮助我们更好地理解和分析社交网络的特征与行为。因此，链接预测作为一种基于社交网络拓扑结构的关系推断方法，已经成为社交网络研究中的一个重要问题。链接预测能够在社交网络中发现潜在的舆情、社区或者社会关系等信息，对于社交网络的分析和优化具有重要的理论和实际意义。在链接预测领域已经涌现了许多方法，其中网络表征学习方法受到了广泛的关注。
网络表征学习是一种将网络中的节点映射到低维向量空间中的技术。通过学习节点的表征向量，可以更好地描述节点之间的关系，有效地研究和分析网络结构。网络表征学习已经广泛应用于社交网络、推荐系统、生物信息学和自然语言处理等领域中。
本课题研究的是基于网络表征学习的链接预测方法，旨在通过学习网络的整体结构和节点之间的相似性，发掘网络中隐藏的潜在关系，挖掘出一些潜在的关系链路，从而对社交网络进行更加深入的分析，揭示其中的潜在规律，并为社交网络优化提供参考。
二、研究内容和技术路线
(一)研究内容
本课题研究的内容是基于网络表征学习的链接预测方法。主要研究的内容包括：
1.网络表征学习方法的选择，选择一些经典的网络表征学习方法，如DeepWalk、Node2Vec和LINE，探索各自的优势和劣势，为后续方法的选择提供依据。
2.扩展模型，如何将网络表征学习方法应用到链接预测模型中，以发现社交网络中已知的、未知的和潜在的链路。
3.模型评估方法的研究，考虑不同评估指标在链接预测任务中的优缺点，探索适合的评估方法，对链接预测模型的性能进行全面的评估。
(二)技术路线
本课题的技术路线如下：
1.网络表征学习方法的对比研究。首先，选择三种具有代表性的网络表征学习方法（DeepWalk、Node2Vec和LINE），并对其进行对比分析，选出较为适合的方法作为本课题的基础模型。
2.扩展模型的设计。基于基础模型，提出一种新的链接预测方法，将节点之间的相似性和拓扑结构信息结合起来，形成一种有效的链接预测模型。
3.评估指标研究。考虑到链接预测任务的特殊性，设计链接预测模型的评估指标，并分析各指标的优缺点，从而选择合适的评估方法。
4.实验与分析。在社交网络数据集上进行实验，对比实验结果，分析链接预测模型的性能和优劣，验证模型的有效性和应用价值。
三、预期成果和实际应用
(一)预期成果
本课题研究的成果主要包括：
1.一种基于网络表征学习的链接预测模型，该模型能够较为准确地预测社交网络中节点之间的潜在链接，为社交网络的深入分析提供基础支撑。
2.利用多种评估指标对链接预测模型进行全面、准确的评估，分析链接预测模型的性能和优劣。
(二)实际应用
本课题研究的成果可以应用于社交网络、商业推广、信息推荐等领域，具有重要的实践应用价值。具体应用如下：
1.社交网络中，可以预测用户之间的未知链接，构建用户间的社交关系，发掘社交网络中存在的潜在关系，揭示社交网络的行为特征和结构规律。
2.商业推广中，可以预测用户与产品之间的未知链接，找到合适的用户进行精准营销，推动商业的发展。
3.信息推荐中，可以根据用户的历史行为和社交关系，推荐相似的内容和用户，提高推荐的准确度和个性化程度。
四、研究计划和进度安排
(一)研究计划
1.第一年
第一年主要完成以下工作：
(1)深入研究相关文献，了解网络表征学习和链接预测方法的研究现状。
(2)模型初步设计，确定基础模型的选择和扩展模型的设计方案。
(3)数据预处理和实验环境搭建，包括数据集的选取和清洗，以及实验所需的工具、软件等环境的搭建。
2.第二年
第二年主要完成以下工作：
(1)实现和优化基础模型和扩展模型，重点关注潜在问题和性能瓶颈，并提出解决方案。
(2)评估指标研究，设计适合链接预测模型的评估指标，分析各指标的优缺点。
3.第三年
第三年主要完成以下工作：
(1)在多个数据集上进行实验和分析。
(2)开发链接预测系统，并进行实际应用测试。
(二)进度安排
按照上述研究计划，本课题的研究进度安排如下表所示：
|任务名称|时间节点|
|:----------------------------------------------------:|:-----------------------------:|
|第一年研究计划安排|2021年6月份|
|完成基础模型和扩展模型的实现和优化|2022年6月份（第一年工作完成）|
|完成评估指标研究，设计实验方案|2022年11月份|
|在多个数据集上进行实验和分析，并优化|2023年6月份（第二年工作完成）|
|开发链接预测系统，并进行实际应用测试，撰写学位论文|2024年4月份左右|
|论文答辩|2