1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网、社交网络以及物联网等技术的快速发展，各种类型的网络数据呈爆炸式增长，网络分析成为了数据挖掘领域的研究热点。
作为网络分析中的一个基本问题，链路预测旨在利用网络中已有的节点和边信息，预测网络中未来可能出现的新链接或缺失链接。
链路预测在推荐系统、社交网络分析、生物网络分析等领域具有广泛的应用价值，例如可以用于推荐好友、预测蛋白质相互作用、发现潜在的商业合作关系等。
2. 本选题国内外研究状况综述
链路预测作为网络科学中的一个重要研究方向，近年来受到学者们的广泛关注，并在理论方法和应用研究方面取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在链路预测方面取得了一定的进展，特别是在应用领域，如推荐系统、社交网络分析等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.链路预测算法概述:对现有的链路预测算法进行分类和介绍，分析各种算法的优缺点以及适用场景。
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。
首先，对现有的链路预测算法进行系统性的梳理，分析其基本原理、优缺点以及适用场景。
在此基础上，研究不同网络结构属性对链路预测算法性能的影响，分析其背后的原因。
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.系统性地研究链路预测算法的预测准确性和网络结构属性一致性之间的关系。
以往的研究大多只关注预测准确性，而本研究将综合考虑预测准确性和结构属性一致性，为链路预测算法的评估提供更全面的视角。
2.提出新的评价指标，用于评估链路预测算法预测结果与网络结构属性的一致性。
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, 钮心忻, 周涛. 链路预测方法综述[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2015, 12(4): 1-10.
[2] 孙吉贵, 刘杰, 谢永华, 等. 基于网络结构相似性的链路预测方法研究[J]. 小型微型计算机系统, 2015, 36(1): 179-183.
[3] 屈稳, 肖延东, 周涛. 链路预测研究综述[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 613-621.
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