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复杂网络上链路预测的研究的任务书
任务书：复杂网络上链路预测的研究
研究背景：
现如今，互联网的广泛应用已经改变了人类生活和社会结构的面貌。互联网作为信息资源最为丰富、覆盖面最广的信息载体，已成为人们获取信息和交流的主要工具之一。在互联网中，复杂网络作为最主要的网络结构，已经被广泛的用于图像识别、社交网络制定和舆论传播等领域。但是，复杂网络的扩展性和结构的复杂性使得链路预测变得十分困难。
因此，如何预测和发现复杂网络中的节点之间的联系，成为了当前复杂网络研究的重要方向之一，对于理解网络结构、社交网络分析和社区检测具有重要的意义。
研究目标：
本研究旨在深入探究复杂网络上链路预测的相关算法和方法，为复杂网络中的节点链接预测提供新的解决思路和创新方法。
具体任务：
1.梳理当前链路预测算法的研究进展与现状，分析其优缺点及应用场景；
2.探究基于网络结构特征的链接预测算法，如基于相似性的链接预测算法、基于节点相似性的链接预测算法、基于随机游走的链接预测算法等；
3.探究基于机器学习技术的链接预测算法，如基于预测分析的链接预测算法、基于聚类的链接预测算法、基于概率图形模型的链接预测算法等；
4.从实际应用场景出发，针对不同的数据类型、网络类型以及业务需求进行链路预测算法的优化和改进，提出更有效的链路预测算法和方法；
5.结合Python等编程语言及其相应的数据分析工具对设计的算法进行验证和实现，完成链路预测算法的实现工作，并进行实验分析与结果评估；
6.根据实验结果对所提出链路预测算法进行总结和分析，评估其在不同场景下的可行性和实用性。
研究内容：
1.链路预测的相关概念和基本模型的介绍
2.基于网络结构特征的链路预测方法及其应用
3.基于机器学习技术的链路预测方法及其应用
4.链路预测算法的优化与改进
5.算法实现和结果分析
6.结果总结与分析
研究计划：
第一阶段（一个月）：
1.梳理链路预测算法的研究进展和现状
2.研究复杂网络的基本模型和常用的数据处理方法
3.完成文献调研
第二阶段（两个月）：
1.探究基于网络结构特征的链路预测方法及其应用
2.探究基于机器学习技术的链路预测方法及其应用
3.对不同的数据类型、网络类型以及业务需求进行链路预测算法的优化和改进
第三阶段（两个月）：
1.实现设计的算法，并进行实验验证
2.对实验结果进行分析和评估
3.根据实验结果对所提出的算法进行总结和分析
第四阶段（一个月）：
1.撰写论文
2.向科学期刊投稿
参考文献：
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[2]AlHasanM,ZakiMJ.Asurveyoflinkpredictioninsocialnetworks.Socialnetworkdataanalytics,2011,243-275.
[3]ZhangY,LvY,ChengQ,etal.Linkpredictionincomplexnetworksbasedoncommonneighborsandsegmentedpatterns.PlosOne,2017,12(3):e0174538.
[4]ChenH,ZhangJ,YangH,etal.Mininggraphletcorrelationforlinkpredictionincomplexnetworks.In:Proceedingsofthe22ndACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.2016,1465-1474.