1. 本选题研究的目的及意义
链路预测旨在预测网络中现有节点之间未来可能产生连接的可能性，是复杂网络分析领域中的一个重要研究问题，其在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用价值。
传统的链路预测算法主要关注于预测的准确性，即尽可能准确地预测出未来可能产生的连接。
然而，近年来研究发现，一些算法虽然能够取得较高的预测准确率，但预测结果却与真实网络的结构属性不一致，例如度分布、聚类系数等。
2. 本选题国内外研究状况综述
链路预测作为复杂网络分析的重要研究方向，多年来受到国内外学者的广泛关注。
现有的研究主要集中在以下两个方面：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.链路预测算法的预测准确性分析:-对比分析常用链路预测算法（如CN、AA、RA、Katz等）在不同类型网络数据集（如社交网络、引文网络、生物网络等）上的预测准确性，使用AUC、Precision等指标进行评估。
-分析不同类型网络数据集的结构特征，以及这些特征对链路预测算法预测准确性的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.收集和整理相关文献资料，了解国内外链路预测算法和网络结构属性一致性方面的研究现状，为本研究提供理论基础。
2.收集并构建不同类型的网络数据集，例如社交网络、引文网络、生物网络等，用于后续实验分析。
3.对比分析常用链路预测算法在不同类型网络数据集上的预测准确性，使用AUC、Precision等指标进行评估，分析不同算法的优缺点和适用范围。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角的创新:突破了传统链路预测算法只关注预测准确性的局限，从网络结构属性一致性的角度出发，对链路预测算法进行更加全面和深入的研究。
2.度量指标的构建:构建有效的网络结构属性一致性度量指标，用于定量评估链路预测算法预测结果与真实网络结构属性的相似程度，为链路预测算法的评估提供新的指标。
3.算法的改进:提出一种改进的链路预测算法，该算法能够在保证预测准确性的前提下，提高预测结果的结构属性一致性，为链路预测问题的解决提供新的思路和方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 吕琳, 焦李成. 网络表征学习: 过去、现在与未来[J]. 计算机学报, 2021, 44(3): 524-559.
[2] 周涛, 崔鹏, 刘华. 网络科学导论[M]. 北京: 高等教育出版社, 2015.
[3] 刘文清, 宛佳璇, 周浩. 基于网络结构特征的链路预测方法[J]. 计算机科学, 2022, 49(8): 12-21.
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