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基于层次随机图模型的复杂脑网络链路预测研究任务书
一、任务背景及研究意义
随着大数据时代的到来，各种复杂系统产生了海量的数据。其中，脑网络结构就是一个极为复杂的系统，由大量神经元相互连接而成。脑网络的连接方式非常特殊，一方面有明确的物理结构，例如神经元的轴突、树突、突触等；另一方面具有非常强的动态性，即连接关系会随着时间和环境的不同而发生改变。换句话说，脑网络是一个既有物理结构又有动态变化的复杂系统，研究其结构和功能对于深刻理解人类认知、感知和行为等方面具有重要的科学意义。
因此，脑网络的研究已成为当前领域内的热点问题。脑网络的研究方法包括实验、计算建模、数据挖掘等多种方法，其中，建立数学模型进行复杂网络的链路预测是最为常用的方法之一。链路预测的目标是在已知部分网络结构的情况下，预测未知部分连接的情况。链路预测的应用非常广泛，例如社交网络的推荐系统、物流网络的优化等领域都需要用到链路预测技术。在脑网络研究中，链路预测技术可以帮助科学家们发现新的神经元连接关系，进而深入探究脑网络的内在机制。
本次任务旨在基于层次随机图模型，进行复杂脑网络的链路预测研究，探究脑网络的结构和功能，为神经科学和认知科学的研究提供有力支持。
二、任务内容和方法
1.任务内容
本次任务的主要内容是完成复杂脑网络链路预测的研究，具体包括以下几个方面：
(1)收集和整理脑网络数据集：从已有的脑网络数据集中选择一部分数据作为研究对象，对数据进行预处理和清洗，确保数据的质量和可靠性。
(2)计算脑网络的网络指标：利用网络科学方法计算脑网络的多种网络指标，例如聚集系数、度中心性、介数中心性等，为链路预测提供基础数据。
(3)建立层次随机图模型：建立层次随机图模型，探究脑网络连接特征和动态变化的规律。
(4)开展链路预测实验：基于建立的模型对未知连接进行预测，并对预测结果进行评估和验证，探究不同因素对链路预测性能的影响。
2.任务方法
本次任务的主要研究方法包括以下几个方面：
(1)网络科学方法：应用网络科学方法计算脑网络的多种网络指标，例如聚集系数、度中心性、介数中心性等。
(2)层次随机图模型：建立层次随机图模型，探究脑网络连接特征和动态变化的规律。
(3)机器学习方法：采用机器学习方法进行链路预测，使用常见的机器学习算法，例如决策树、支持向量机、神经网络等。
(4)评估和验证方法：采用常用的评估方法，例如ROC曲线、AUC值、召回率等，对链路预测结果进行评估和验证。
三、任务成果与评估
1.任务成果
(1)基于层次随机图模型的复杂脑网络链路预测研究报告。
(2)脑网络数据集的处理和清洗代码。
(3)层次随机图模型的建立和代码。
(4)链路预测的实现和评估代码。
2.任务评估
本次任务的主要评估指标包括两个方面：
(1)成果质量：根据研究报告的质量、数据处理和清洗的精度、模型建立和链路预测的准确性等方面进行评估。
(2)创新性：评估研究方法的新颖性和创新性，是否有新的研究思路和技术方法。
四、参考文献
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[3]Liu,Y.Y.,Slotine,J.J.,&Barabási,A.-L.(2011).Controllabilityofcomplexnetworks.Nature,473(7346),167-173.
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