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內容簡介： 本书从复杂网络角度出发，对基于高阶编码的链路预测算法进行了总结与探索。全书分为5部分，由11章构成。第I部分介绍了复杂网络与链路预测相关的基础知识以及经典的基于相似性的链路预测算法；第II部分考虑了节点与邻居的邻居节点的高阶相似性关系，介绍了基于网络表示学习的高阶编码链路预测算法；第III部分从物理学的角度出发，考虑节点与节点之间的相互作用力以及节点的高阶特征，介绍了基于复杂网络引力场的高阶编码链路预测算法；第IV部分对链路预测的应用作了介绍；第V部分对本书做了整体总结，并指出本书有待改进之处。 本书可作为研究复杂网络、链路预测和推荐系统等领域的参考书目，也适用于企业开发者和项目经理阅读。另外，对链路预测感兴趣的本科生和研究生同样值得参考。 關於作者： 冶忠林，博士，青海师范大学计算机学院副教授。硕士研究生期间主要研究新一代互联网语义信息搜索引擎，解决了搜索过程中问句的分词、词性标注、语义理解和超大规模知识图谱构建等问题，该搜索引擎在开放领域问答国际评测任务中获得了综合性能第一名的成绩。博士研究生期间主要研究复杂网络数据挖掘，在第六届与第七届中国计算机学会主办的大数据学术会议上两次获得最佳学术论文提名。目前主要研究方向为自然语言处理中的词性标注、分词、智能问答等，以及复杂网络领域的网络表示学习学习、图神经网络、社会计算等。2019年入选青海省千人计划拔尖人才项目。截止目前，已发表学术论文36篇，其中，SCI/EI检索论文17篇，中文权威1篇，国际顶会1篇，CCF推荐中文科技B类期刊5篇，中文核心10余篇，已获得发明专利1项，实用新型发明专利2项。获得研究生国家奖学金、优秀研究生标兵、优秀研究生等荣誉称号16次（除学业奖学金）。曾参与开发绵阳市道路交通卡口管理系统、交通违章抓拍系统，该系统目前已部署在绵阳、天津、乌鲁木齐等多个城市，为城市交通管理和运营提供了重大技术贡献。现参与国家自然科学基金项目一项，青海省重大成果转化专项两项，国家重点研发项目一项，主持青海师范大学青年科学基金一项。指导学生参加竞赛获得校级一等、优秀、铜牌各一项，省级二等、三等一项，获优秀指导老师荣誉一项。

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