基于图数据降维处理的链接预测算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和社交网络的快速发展，图数据作为一种描述复杂关系的数据结构，在各个领域得到了广泛应用，例如社交网络分析、推荐系统、知识图谱等。

链接预测作为图数据分析领域的重要研究问题之一，旨在预测图中现有节点之间是否存在潜在的链接关系，对于挖掘隐藏信息、理解网络演化规律以及指导实际应用具有重要意义。

传统的链接预测方法通常基于节点的结构特征或属性信息进行预测，但面对大规模图数据时，往往面临着计算复杂度高、数据稀疏性等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图数据降维和链接预测技术都取得了显著进展。

图数据降维方面，涌现了许多经典算法，如基于矩阵分解的奇异值分解（svd）[1]、非负矩阵分解（nmf）[2]，以及基于随机游走的deepwalk[3]、node2vec[4]等，这些方法在保留图结构信息的同时，有效降低了数据的维度。

链接预测方面，也提出了许多有效的算法，如基于相似度的commonneighbors[5]、adamic-adar[6]，以及基于概率模型的katzindex[7]、pagerank[8]等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是研究基于图数据降维处理的链接预测算法，具体包括以下几个方面：
1.研究和比较现有的图数据降维方法，分析其在链接预测任务中的优缺点，为选择合适的降维方法提供依据。

2.研究不同类型的链接预测模型，分析其适用场景和优缺点，为构建高效的链接预测模型提供基础。

3.设计和实现基于图数据降维的链接预测算法，将图数据降维技术与链接预测模型相结合，并对算法进行理论分析，证明其有效性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：对图数据降维、链接预测等相关领域的文献进行调研，了解国内外研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计：基于现有的图数据降维方法和链接预测模型，设计新的基于图数据降维的链接预测算法，并对其进行理论分析，证明其有效性。

3.实验验证：在真实数据集上进行实验，验证所提出的算法在链接预测任务上的有效性。

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.提出一种新的基于图数据降维的链接预测算法框架，将图数据降维技术与链接预测模型相结合，以提高链接预测的效率和准确性。

2.针对特定类型的图数据，例如社交网络、知识图谱等，设计相应的降维和链接预测方法，以提高算法的针对性和实用性。

3.通过理论分析和实验验证，证明所提出的算法的有效性，并分析其优缺点，为实际应用提供参考。

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] 黄黎. 图嵌入综述[j]. 计算机工程, 2020, 46(10): 1-10.

[2] 刘知远, 孙承杰, 林衍凯, 等. 图神经网络综述: 模型与应用[j]. 电子学报, 2020, 48(02): 234-260.

[3] 陈东, 汪继文, 程学旗. 基于图嵌入的社会网络链接预测综述[j]. 计算机学报, 2018, 41(10): 2238-2260.