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目录
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 本论文的结构安排
第二章 相关技术概述
2.1 算法流程
2.2 结构平衡理论与社会地位平衡理论
2.2 PCA算法
2.3 SVM模型
2.4 Adaboost集成算法
2.5 K-means聚类算法
2.6本章小结
第三章 基于SVM模型的预测方法
3.1 二元关系网络中的特征
3.2 基于PCA的特征选择
3.3 基于SVM模型的二元关系预测
3.4 实验结果
3.5 本章小结
第四章 基于Adaboost集成算法的二元关系预测
4.1 启发式算法
4.2 二元关系预测问题中的Adaboost算法
4.3 实验结果
4.4 本章小结
第五章 大规模社交网络中的二元关系预测
5.1 基于K-means算法的多分类SVM模型
5.2 基于EM值的多分类SVM模型
5.3 实验结果
5.4 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
电子科技大学;