复杂网络链路预测研究：理论、算法与国际合作

"该学术交流活动主要关注的是复杂网络链路预测问题，涉及模拟集成电路设计的EDA（电子设计自动化）平台和流程，尤其与Cadence相关。项目时间为2013年1月至12月，目标是深入理解和优化链接预测算法的效率和准确性，同时开发一个免费的算法测试平台。此外，项目还基于中国移动的用户通话数据设计了预测用户离网行为的算法，并计划通过撰写论文和报告来分享研究成果。预期成果包括发布高质量学术论文，培养青年学者，公开研究数据和算法，以及建立学术交流平台。项目是国际合作性质，与瑞士弗里堡大学合作，团队成员在相关领域有丰富的研究经验和影响力。申请经费主要用于研究、实验材料、仪器设备、国际合作与交流以及劳务费。" 本项目的核心是复杂网络链路预测，这是一个关键的理论和应用问题，它涉及到网络科学、信息挖掘和推荐系统等多个领域。链路预测算法的目标是通过现有网络结构分析，预测未连接节点之间可能产生的连接，这对于理解和预测网络动态演变至关重要。在EDA平台和流程中，这种预测技术可能用于优化电路设计，减少设计时间和提高效率。例如，Cadence作为业界领先的EDA工具，其平台可能被用于集成这些预测算法，以辅助设计过程。 项目预期的研究成果包括基础理论的深入理解，以及在知名学术期刊上发表多篇论文，提升研究的国际影响力。同时，项目重视人才培养，计划培养博士和硕士研究生，让他们在复杂网络和信息挖掘领域独立开展创新研究。数据和算法的公开将促进学术界的共享和进步，而建立的链路预测算法测试平台和学术交流网站将进一步推动领域的合作与交流。 项目团队由电子科技大学和瑞士弗里堡大学的科研团队组成，团队负责人具有广泛的国际影响力和丰富的研究成果。过去的研究已经在多个顶级期刊上发表，受到业界和媒体的关注。通过这个国际合作项目，团队计划支持更多的学术互访和会议参与，加强中国与瑞士之间的学术交流，同时也为全球复杂网络研究做出贡献。