复杂网络链路预测研究：理论、算法与EDA平台探索

"该年度研究计划专注于网络链路预测的理论、算法和应用研究，主要涉及模拟集成电路设计的EDA（电子设计自动化）平台和流程，尤其是利用Cadence工具进行设计。研究目标是深入理解并改进链路预测算法，特别是在复杂网络环境下的性能。" 在描述中，研究者指出当前链路预测的评估标准主要是预测精度，但缺乏对预测结果的深入分析。他们计划探索何种算法更适合预测特定类型的关系，并尝试构建混合算法，以综合多种算法的优点。此外，他们将建立一个平台来评估网络演化模型，并在实际网络如AS-Internet、WWW、在线社会网络和科学家合作网等上进行测试。 年度研究计划分为两个阶段： 1. 预研阶段（2010年4月至12月）：阅读相关文献，收集网络数据，实现基于相似性的链路预测算法。 2. 理论研究阶段（2011年1月至12月）：建立理论框架，评估相似性指标的预测精度，优化算法，确定最佳参数，并在自建平台上测试网络演化模型。 申请书中提到的资助类别为面上项目，申请经费主要用于研究经费（包括科研业务费、实验材料费、仪器设备费等）、国际合作与交流费、劳务费和管理费。研究经费主要用于购买计算资源、实验材料、仪器设备，以及支持国际学术交流。 这个项目的研究内容围绕复杂网络链路预测，旨在通过理论分析、算法设计和实际应用，提升预测的准确性和理解深度，对网络科学和EDA平台的优化有着重要的科学价值和实际应用前景。通过这样的研究，可以更好地理解和预测网络结构的变化，对于集成电路设计中可能出现的问题提供预见性的解决方案，从而提高设计效率和质量。