链路预测 pdf下载

　　链路预测是网络信息挖掘中基础本质的问题，通过对已经观察到的网络结构和其他外部信息的分析，挖掘缺失的连接和预测未来可能出现的连接。链路预测算法综合运用了相似性分析、网络动力学、贝叶斯模型、机器学习、模体分析、似然分析等多学科方法和技术，在生物网络分析、朋友及关注对象推荐、个性化推荐、网络演化模型评价、标签分类、网络重构等问题上有着广泛的应用。
　　《链路预测》不仅系统介绍了链路预测问题描述、评价指标和针对不同网络类型的各类代表性算法，还在其中讨论了许多网络科学研究本质性的问题。
　　链路预测问题清晰、内涵丰富、入门容易、具有挑战性，可以反映不同类型网络结构和功能方面形形色色的特征，特别适合作为网络科学与工程研究的题目。
　　《链路预测》可供自然科学、工程技术科学以及社会科学领域的研究人员与广大在校生参考使用。关键词：复杂网络，链路预测，拓扑性质，相似性，似然分析，推荐系统

　　吕琳媛，电子科技大学教授，国家优秀青年基金获得者，阿里巴巴复杂科学研究中心副主任，Network Science Society理事。主要从事网络信息挖掘和社会经济复杂性方面的研究。在Nature Communications、Physics Reports、PNAS等期刊发表学术论文60余篇，引用6000余次，8篇论文入选ESI全球Top1高引用论文，研究成果入选2016年中国百篇具有影响力国际学术论文。
　　
　　周涛，获瑞士弗里堡大学物理系博士学位。现任电子科技大学互联网科学中心主任、教授、博士生导师。发表论文200余篇，论文SCI引用3000余次，Google引用6500余次。获第五届中国青少年科技创新奖、第十二届中国青年科技奖，入选首批青年拔尖人才支持计划、四川省百人计划和教育部新世纪优秀人才计划，获首批国家优秀青年科技基金支持。

第一章 复杂网络基本概论
1．1 什么是网络
1．1．1 社会网络
1．1．2 技术网络
1．1．3 生物网络
1．2 如何刻画网络
1．2．1 平均距离与小世界效应
1．2．2 度分布与无标度特性
1．2．3 局部结构
1．2．4 节点与链路的中心性
1．2．5 群落结构
1．2．6 关联性
1．2．7 熵
1．2．8 其他网络特征概览
1．3 最基本的网络模型
1．3．1 规则网络
1．3．2 随机网络
1．3．3 小世界网络
1．3．4 无标度网络
1．4 小结

第二章 链路预测的基本概念
2．1 背景和意义
2．2 问题描述
2．3 数据集划分
2．3．1 随机抽样
2．3．2 逐项遍历
2．3．3 k-折叠交叉检验
2．3．4 滚雪球抽样
2．3．5 熟识者抽样
2．3．6 随机游走抽样
2．3．7 基于路径抽样
2．4 评价指标
2．4．1 AUC
2．4．2 精确度
2．4．3 排序分

第三章 基于相似性的链路预测
3．1 基于局部信息的相似性指标
3．1．1 基于共同邻居的相似性指标
3．1．2 偏好连接相似性
3．1．3 局部朴素贝叶斯模型
3．2 基于路径的相似性指标
3．2．1 局部路径指标
3．2．2 Katz指标
3．2．3 LHN-II指标
3．3 基于随机游走的相似性指标
3．3．1 全局随机游走
3．3．2 局部随机游走
3．4 其他相似性算法
……

第四章 基于似然分析的链路预测
第五章 加权网络的链路预测
第六章 有向网络的链路预测
第七章 二部分网络的链路预测
第八章 链路预测的应用
第九章 结束语

参考文献

附录A 概念、方法和算法
附录B 资料汇总
附录C 算法的程序实现

　　预测是一切可称之为科学的学科所不能回避的问题。一切不能转化为某种预测的理论都是不值得信赖的，与此同时，一切坐在神坛上不可一世的理论都时时刻刻战战兢兢地接受着预测的挑战，一旦它的预测被证明是不正确的，固若金汤的神坛就轰然崩塌了。
　　亲爱的读者，你现在看到的，是一本专门讲预测的书。和大家以前经常遇到的股价预测、水文预测等不同，本书不关注从一个时间序列的历史中预测未来；与量子力学中对微观粒子状态和运动的预测也不同，本书并不依赖于某种第一性原理。本书所关心的问题，是在一个网络中，如何通过已经观察到的节点之间的连接，来重现因为数据缺失尚未观察到的连接，或者预测未来将要出现的连接。
　　网络已经成为描述形形色色复杂系统最重要的工具之一。来自物理学、生物学、信息学、经济学、管理学等越来越多学科的学者，都已经认识到，真实系统的复杂行为，包括演化方向、标度涌现、脆弱性和鲁棒性、群集协同行为等，都不仅根植于个体的行为，还源于个体与个体之间的相互作用。网络中的链路预测问题，得益于学术界对网络科学本身重要性的认识，也成为横跨多个学科的核心科学问题。链路预测算法，可以帮助提高生物实验的效率，可以用于微博中的关注对象推荐和电子商务中的个性化产品推荐，甚至可以用来预测美国联邦最高法院法官的投票。链路预测是一大类普适问题的抽象，在未来的科学和工程中将扮演越来越重要的角色。
　　我们和很多同行与高等教育出版社共同力推“网络科学与工程丛书”，正是因为看到了网络将在未来的多学科交叉中起到中枢的作用。网络科学自身的发展，就像其他一切成熟和正在成熟的科学一样，需要经历预测和控制的检验。一切的演化模型和动力学分析，最终都需要视其能否给出更精确的预测和更高效的控制来判断价值。尽管本书不奢求也不可能解决有关网络预测中的所有问题，但是我们相信，它必将对“网络科学与工程”发展成为一个成熟学科贡献自己的匹砖片瓦。