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基于相似性指标的复杂网络链路学习预测的开题报告
一、题目
基于相似性指标的复杂网络链路学习预测
二、背景
现代社会中，网络已经成为人们日常生活中的重要组成部分。而网络中则最常出现的是复杂网络，这种网络拥有着大量的节点和边，且网络结构复杂、多样性和随机性很强。复杂网络通过连接节点来建立联系，并且通常会形成大量的群组或者社区。而在这些社区之间，随着时间的变化，节点与节点之间的联系也会产生变化，就好像网络中的链路会被打开或者关闭。
因此，学习链路如何随着时间变化对点进行预测成为了复杂网络研究的重要课题。学术界已经出现了许多方法用于复杂网络链路学习预测，但是这些方法存在一定的局限性。比如说，一些链路学习预测方法在短时间内表现出良好的效果，但可以预测的时间跨度非常有限；一些方法在预测时间跨度方面表现良好，但在预测准确率上往往无法满足要求。
因此，研究如何通过相似性指标优化链路学习预测的方法，能够有效提高预测准确性且适用于长时间跨度的预测，具有重要的理论和实际意义。
三、内容
本研究主要研究基于相似性指标的复杂网络链路学习预测。主要研究内容包括以下三个方面：
1.理论基础
首先，本研究回顾了复杂网络链路学习预测的现有方法，并对其进行比较和分析。接着探讨了相似性指标在复杂网络中的应用，并详细剖析了其数学模型和算法原理。
2.预测模型构建
本研究提出了一种基于相似性指标的链路学习预测模型。该模型主要利用相似性指标来刻画节点之间的联系，并通过机器学习算法构建预测模型。同时，研究人员会探究不同相似性指标的组合效果，并对模型的参数和超参数进行优化。
3.实验与评估
本研究利用公认数据集进行实验，对比与其它复杂网络链路学习预测方法，用统计学方法分析和评价本研究提出的基于相似性指标的预测模型的准确性、鲁棒性、稳定性等性质，并对实验数据和代码进行分析和解释。
四、意义和贡献
本研究研究基于相似性指标的复杂网络链路学习预测方法对当前链路预测的问题具有一定的指导性和应用价值。该研究相较于传统的预测方法具有更好的泛化能力和可解释性，并且可适用于长时间跨度的预测。同时，本研究提出的基于相似性指标的链路学习预测模型也可作为复杂网络中其它问题的解决方案，比如节点分类和社区检测等问题。因此，本研究预计会有一定的科学和工程贡献，为相关领域的研究提供新思路和实践经验。
五、参考文献（不限）
1.HuangGB.Aninsightintoextremelearningmachines:Randomneurons,randomfeaturesandkernels.CognitiveComputation,vol.20,no.2,pp.291–307,2018.
2.LiuSX,SunCW,ChenZ,etal.Anewsimilaritymetricforrealweightednetworks.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,vol.99,pp.1–10,2020.
3.PetersenH,SchwiegelshohnU.BurstycommunicationpatternsinP2Pnetworks:Asurvey.ACMComputingSurveys,vol.47,no.1,pp.1–31,2014.
4.ZhouC,LiuZ,ZhangY,etal.Predictingmissinglinksvialocalinformation.EurophysicsLetters,vol.98,no.4,pp.48002,2012.