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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

21世纪，是计算机与互联网技术腾飞的时代，是信息化、智能化的时代，人们在网络上查找信息、发表意见，通过网络建立联系，将全世界组成了一个巨大的信息网。而这个信息网可以通过网络图来表示，网络图中的节点是网络的个体或组织，节点之间的边则代表着他们之间的关系。但是，一般情况下我们在现实网络中搜集到的信息、数据总会出现不完整或不准确，这在一定程度上对网络属性研究产生了影响。在这样的一种情况下，各个领域的研究者开始通过已有的数据关注研究复杂网络中链路预测问题。网络中的链路预测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。链路预测的过程实际上是一种数据挖掘过程，这种预测既包含了对未知链接的预测也包含了对未来链接的预测。最近几年，随着网络技术的迅速发展，对链路预测的研究在各大理论成果的基础上有了更大的发展空间，链路预测的研究与网络结构也紧密联系起来。随着深入了解网络结构，链路预测可以作为解释网络演化机制的一个评判准则，使对网络机制、特征的评判显得更为简单有效，进而推动网络演化模型理论的研究和发展。链路预测的研究不仅具有理论价值的意义，同时在科学生活各个领域中都有所应用。社交网络通过客户的大数据信息建立起一个大型关系网，当然，在传输过程中信息可能会出现数据不完全或数据错误的情况，而这时就需要链路预测的预测准确性的提高。此外，在生物科学领域，对于新陈代谢网络和遗传信息等网络，各个节点之间是否存在联系，是否有相互作用，都需要通过大量实验来推断研究，而大量实验的进行则需要大量人力财力的支持，如果将链路预测算法运用得当，往往会事半功倍。

国内外研究现状

在计算机领域，链路预测作为数据挖掘中的预测问题，早期就有计算机学者进行了研究。对链路预测的研究传统的方法是基于马尔可夫链或者机器学习的，文献[10]是早期学者Sarukkai采用马尔可夫链通过复杂网络研究对其进行路径分析和链路预测；文献[11]通过扩展马尔可夫链方法到自适应 Web网络进行预测，文献[12]提出了建立回归模型，预测网络中对科学文献引用的关系，事实上，对网络节点属性进行预测的方法有很多种，有通过使用网络拓扑和节点属性建立局部条件概率模型进行预测的，也有通过对节点属性相似性的定义，直接解决链路预测问题的。但是，虽然节点属性信息有助于提高链路预测算法的准确性，但有些情况下这些信息难以取得，当用户选择将其信息保密时，或是上传虚假信息时，我们无法得到真实信息，也就无法真正提高链路预测的效果。这时候，网络结构就体现出它的优势来了。近几年，对网络结构的研究越来越受到关注，相比外部属性信息来说，网络结构不仅容易获得，而且具有可靠性、真实性，并且它对于结构相似的网络具有普适性。文献[13]研究了一种基于网络拓扑结构的相似性方法，在真实网络中同时研究分析了不同的指标对预测的影响，还有一类基于网络结构的最大似然估计的链路预测方法，该方法存在可能计算不收敛的问题，不具有鲁棒性。此外，运用链路预测的方法还可以通过部分已知的节点属性来预测未标记节点的类型。链路预测研究与网络结构演化机制越来越密不可分的同时，链路预测也有助于人们通过理论研究来理解复杂网络演化的基本原理。对于链路预测算法的研究，就是通过构造网络系统和利用参数估计方法建立链路预测概率值估计的研究，这对于改进链路预测方法本身和建立复杂网络基础理论起着巨大促进作用。

2. 研究的基本内容

本文主要通过对以往链路预测方法的研究和总结，探讨网络结构属性下的链路预测算法的预测准确性，选择合适链路预测算法并为改进优化提供合理的依据。

本文将主要从网络结构属性知识、链路预测算法介绍入手，阐明它们的基本思想和内容，介绍链路预测算法的常用评价指标。

通过实验计算链路预测算法在不同网络上的预测准确性，并根据实验结果提出合理的结论和优化。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周——第三周 撰写开题报告第四周——第六周 论文初稿完成第七周——第八周 论文第一次修改第九周——第十周 论文第二次修改第十一周 论文第三次修改、定稿第十二周——第十三周　 毕业论文答辩第十四周 成绩评定、总结 第十五周――第十六周 装订成册、归档 本毕设希望达到以下预期效果：（1） 熟悉网络结构属性知识；（2） 通过实验计算链路预测算法在不同网络上的预测准确性；（3） 根据实验结果提出结论和优化。

4. 参考文献

[1]张红. 链路预测算法的研究[d].黑龙江大学,2018.

[2]吕琳媛.复杂网络链路预测[j].电子科技大学学报,2010,39(05):651-661.

[3]张千明. 复杂网络结构分析与链路预测[d].电子科技大学,2016.