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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

链路预测算法在生活中有很重要的应用，比如网易云音乐的音乐推荐系统，以及QQ的好友推荐系统等等。因此深入了解并掌握链路预测算法的原理显得尤为重要。通过查阅文献可以知道，网络中的链路预测(Link Prediction)是指如何通过已知的网络节点以及网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。当前许多的链路预测算法集中于准确度的研究，而对于该算法对网络结构属性的影响的研究较少。一个好的链路预测算法，不仅仅是对节点之间的连接关系有准确的预测，还应该注意由这种链路预测算法重新构造的网络对原来结构的影响，如果一个算法只是有好的准确性，而对网络结构有较大的改变，那也不能算是一个好的算法。 所以，对于链路预测算法的预测准确性和网络结构属性一致性研究就显得很有必要。

国内外研究现状

以前有关链路预测算法的工作主要集中于提升预测的准确性，然而实际上，基于链路预测算法的网络重构的研究也是非常有必要的。如果一些错误链路被添加到网络中，那么原本的网络结构属性就会遭到极大的改变甚至破坏。当然，也有一些研究关于移除网络中的这些错误链路，但是有关在链路预测算法中的错误链路的移除的系统性研究还没有进行过。在目前为止，国内外提出的有关链路预测的算法有超过10多种，这些算法虽然在预测准确性上有很好的表现，但是它们也会导致网络结构的变形和失真。

2. 研究的基本内容

了解并掌握目前常用的几种链路预测算法，理解auc以及precision等有关链路预测的概念。学习使用matlab和python。在掌握链路预测算法原理的基础上，使用matlab和python软件设计并实现几种常用的链路预测算法，通过计算他们的auc和precision指数，通过比较评估它们的性能。当然，准确性只是其一，还有有关它们的结构性属性的评价，最终通过调试实现其功能并达到最终指标。

主要指标：

average degree

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.寒假期间：掌握matlab的基本使用方法，学习python语言的语法。查阅相关链路预测算法的文献不少于10篇，将网络数据导入matlab进行矩阵转换，并得到训练集与测试集，仔细分析矩阵的数据的含义。

2.在5月12日前，用matlab和python实现链路预测算法的相关属性的计算比较，并且分析相关的各种算法的准确性和网络结构属性。完成外文翻译和论文初稿的修改。

3.在5月19日前，进行论文的最终定稿和查重操作。准备参加毕业答辩。

4. 参考文献

1.prediction of missing links and reconstruction of complex networks.cheng-jun zhang

2.j.a.hanely and b.j.mcneil,radiology 143,29(1982)

3.l.a.adamic and e.adar,social networks 25,211(2003)