摘要: 本文选根据节点的局部信息、全局信息及半局部信息选取了三类相似性算法，结合六个来自交通网络、社交网络、生物网络与技术网络的真实网络，以AUC评价指标测评算法精度，验证了相似性算法在链路预测中的准确性，并对不同指标下的相似性算法在链路预测中有不同的精度的情况进行了分析说明。

在进行相似性算法精确度计算时，本文将真实研究数据转化为无向无权网络，从给定的网络中使用随机抽样方法从已知的数据中选出一部分作为测试集，保证每条边被选入测试集的概率相同，并使用MATLAB编程语言进行编程，将程序运行结果进行整理，根据其结果验证相似性算法的精确度。

关键字：复杂网络；链路预测；相似性算法

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1背景-1

1.2研究现状-1

2复杂网络中的链路预测-2

2.1随机抽样方法与AUC评价指标-2

2.2 链路预测相似性指标计算-3

2.3 真实网络链路预测比较-6

3 MATLAB关键代码-10

参考文献-16

致谢-18