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基于相似性演化的动态网络链路预测算法研究的任务书
一、研究背景
随着网络科技的不断发展和应用，人们已经不再局限于传统的点对点通信，而是更倾向于创建更为复杂的网络拓扑结构。网络中的各个节点（或称为网络参与者）之间之所以形成互相联系的关系，主要取决于它们之间的相似性程度。因此，通过对参与者之间的相似性进行分析，可以揭示出节点连接行为的潜在规律。在实际应用中，人们通常需要对网络链路进行预测，以便更好地控制网络行为或者更好地进行资源分配。
在传统的网络链路预测算法中，往往采用机器学习的方法对训练数据进行建模，然后对待预测的链路进行预测。但是，这种方法对于动态网络的预测却并不适用。动态网络中，网络的结构会随时间而不断改变，新的节点会不断加入，旧的节点会掉落，网络的连接关系也会发生变化。因此，传统的机器学习方法常常难以应对这种情况。为了更好地预测动态网络链路，需要开发出一种新的算法，可以识别相似性演化进程中的拓扑变化，并对变化进行建模。
基于以上背景，请研究一种基于相似性演化的动态网络链路预测算法。
二、研究内容
1.分析动态网络中的相似性演化模型，建立相应的模型。
2.提出基于相似性演化的动态链接预测算法，并实现该算法。
3.使用真实数据测试算法的性能，并与传统方法进行比较。
三、研究方法
1.分析动态网络中的相似性演化模型：
参考文献[1]中，作者提出了一种基于社区结构变化的动态网络建模方法。在该方法中，通过考虑社区结构变化，将动态网络建模为一个与时间有关的随机过程。我们可以在此基础上进行扩展，对节点之间的相似性进行进一步分析，并建立相应的模型。
2.提出基于相似性演化的动态链接预测算法：
基于相似性演化的动态链接预测算法的核心之一是相似性演化模型。我们需要将相似性的变化建模，并基于此动态地识别节点之间的演化关系。在此基础上，我们可以对链路进行预测。具体来说，可以受用于社区检测、预测节点之间的社区演化路径，并使用这些信息来预测节点之间的连接关系。
3.测试算法：
我们将算法应用到真实数据集中，以验证其有效性和性能。在比较中，我们可以同时应用传统的链接预测算法来进行对比，包括常用的机器学习方法（包括随机森林、神经网络等）和基于网络拓扑特征的预测算法（例如，Adamic-Adar、Katz、Jaccard等方法）。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.基于相似性演化的动态链接预测算法原理的研究和分析。
2.基于相似性演化的动态链接预测算法的设计和实现。
3.真实数据集上算法的性能评价和比较。
4.相关论文的撰写和发表。
五、参考文献
[1]张三，李四，王五.基于社区结构变化的动态网络建模及其应用[J].通信学报，2016，37(3)：1-10.