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基于实体描述超平面的链接预测方法的研究的任务书
一、任务背景
在社交网络、信息检索等应用中，链接预测是一个重要的问题。链接预测即利用已有的节点和边信息，预测两个节点之间是否存在一条边，从而推断潜在的社区结构和连接模式。链接预测不仅可以帮助用户寻找自己感兴趣的信息，也可以帮助算法实现更准确的预测和推荐。
根据已有研究，基于实体描述的方法是一种比较有效的链接预测方法。该方法可以利用实体的属性信息推断节点间的关系，对于一些稀疏的网络结构带来很大的帮助。超平面是一种常用的模型，可以将实体的属性信息投射到高维空间中，从而将节点间的相似度计算转换为超平面上的距离计算。因此，本研究将探讨基于实体描述超平面的链接预测方法，旨在提高链接预测的准确性和性能。
二、任务要求
1.探究基于实体描述超平面的链接预测思想、模型和算法原理，了解已有研究成果和方法的优劣势。
2.分析基于实体描述超平面的链接预测方法的特点和应用场景，探索其优化方向和展望。
3.综合已有研究和理论，设计实验并实现基于实体描述超平面的链接预测算法，并与其他常用链接预测方法进行比较和分析。
4.分析并讨论实验结果，总结基于实体描述超平面的链接预测方法的可行性和优势，为进一步应用和改进打下基础。
三、研究内容
1.熟悉链接预测的基本概念和方法，并对已有的链接预测算法和模型进行调研和比较。
2.深入探讨基于实体描述超平面的链接预测思想和原理，建立超平面模型并分析其主要特点和应用场景。
3.设计实验并实现基于实体描述超平面的链接预测算法。具体包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试等关键步骤。
4.对比分析基于实体描述超平面的链接预测算法和其他常用的链接预测方法，分析其优缺点和适用性。
5.讨论实验结果和算法应用的可行性和局限性，探索优化方案和未来拓展方向。
四、研究规划
1.第一周：了解链接预测的基本概念和方法，熟悉实体描述超平面的思想和原理。
2.第二周：调研已有的研究和应用案例，分析其优缺点和适用性。
3.第三周：设计实验并完成数据处理和特征工程，建立超平面模型并进行训练。
4.第四周：进行模型测试和对比实验，分析算法的性能和有效性。
5.第五周：总结实验结果和分析算法的应用和局限性，探索优化方案和未来拓展方向。
六、参考文献
1.Liben-Nowell,D.,&Kleinberg,J.(2003).Thelink-predictionproblemforsocialnetworks.JournaloftheAmericanSocietyforInformationScienceandTechnology,54(7),1019-1031.
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4.Wang,W.,Huang,S.,&Li,Y.(2019).Linkpredictionbasedonnodesimilarityinsignedsocialnetworks.PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications,524,247-257.
5.Jian,Y.,Wang,Q.,Wu,Y.,&Zhang,J.(2019).Linkpredictionincomplexnetworksbasedoncommonneighborconceptandnodesimilarityembedding.AppliedSoftComputing,78,418-428.