本文使用节点中心性作为相似性指标，分别根据度中心性、紧密度中心性、介数中心性设计并实现了三种基于节点中心性的链路预测指标（统称为NC-CN指标）。

随后，本文在单纯的基于节点中心性的指标的基础上，加入弱连接效应来对之前的指标进行改进。通过加入了弱连接因子β来限制高中心性的节点，本文得出了改进后的NC-CN*指标。

最后经过实验，发现改进后的NC-CN*指标在效果上较之前的NC-CN指标有很大的进步，也优于传统的共同邻居，Adamic-Adar和资源分配等指标。

本文主要基于节点中心性来进行链路预测，同时使用弱连接来提高链路预测的精确度的研究。

本文首先根据三种节点中心性指标（度中心性，紧密度中心性和介数中心性），提出具体的三种中心性的表现公式，数值化三种中心性。然后使用这三种节点中心性作为相似性指标，基于节点相似性，提出了三种基于节点中心性的链路预测指标（基于度中心性的DC-CN指标，基于紧密度中心性的CC-CN指标以及基于介数中心性的BC-CN指标）。这三种指标被统称为NC-CN指标。

随后通过引入一个弱连接参数β，本文将在链路预测中应用弱连接的作用，来对前面提出的NC-CN指标进行改进，主要的原理是通过加入弱连接参数β来限制高中心性节点的贡献度来达到体现弱连接的作用，提出改进的后的三种指标：DC-CN*指标，CC-CN*指标和BC-CN*指标。改进后的指标被统称为NC-CN*指标。

之后本文将美国航空网络（USAir）、酵母菌蛋白质-蛋白质相互作用网络（Yeast）、代谢网络（metabolic）这三个真实网络上，分别实验本文提出的NC-CN指标，NC-CN*指标，以及用于对比的另外三种指标。

最终本文将在上面的实验结果的基础上，进行一系列的综合性的结果分析，对于提出的单纯基于节点中心性的指标，和基于节点中心性和弱连接的指标进行对比分析，对于加入弱连接后指标精确度的提升进行探究。随后根据对比指标的最终结果，和本文提出的NC-CN*指标进行比较，探索本文提出指标的优秀程度。最终将对于在不同网络上的表现，探索网络拓扑结构对本文提出的NC-CN*指标的影响。

论文各章节安排

本文剩余的章节安排如下：

在第二章中，本文介绍本文将提出的三种节点中心性，同时根据其特性得出其具体的计算方法，数值化这三种中心性。然后依据节点相似性指标和这三种节点中心性，提出一种基于接点中心性的链路预测指标——NC-CN指标。

在第三章中，本文将对弱连接进行简单的接收，随后对于第二章中介绍的指标，使用弱连接进行改进——通过加入弱连接因子β，变化上一章中基于节点中心性的链路预测指标的计算公式，得出新的合并了弱连接效应的指标——NC-CN*指标。然后将对整个NC-CN*指标进行详细的介绍。

在第四章中，本文将进行具体的实验过程和实验结果展示，对得出的实验结果进行规律总结。之后对于本文所发现的规律和结果，本文将进行详细的结果分析，包括NC-CN与NC-CN*的指标对比，NC-CN*也其他优秀的指标的预测精度对比等。

第五章是全文的总结，将给出本文的出的结论以及对未来的展望。

本文首先介绍了基于度中心性、紧密度中心性、介数中心性的三种链路预测指标，随后考虑到弱连接在链路预测中的作用，随后加入了弱连接因子β来限制高中心性节点的贡献度，以改进基于节点中心性的指标。

经过具体的实验与分析比较，本文得出了以下结论

1.单纯的基于节点中心性指标，效果并不好，甚至比传统的CN指标还要差劲。

2.改进后的基于节点中心性和弱连接的链路预测指标较改进前有着显著的提升。

3.说明弱连接因子β在链路预测中起到了至关重要的作用。

4.改进后的基于节点中心性和弱连接的链路预测指标在同类型的基于节点相似性的指标中处于领先地位，要优于传统的CN等指标。

5.通过分析发现，聚类系数对于使用节点中心性和弱连接的链路预测指标的预测精确度有较大的影响，同时平均度数和共同邻居标准差也起到了一定的影响作用。

本文工作主要说明，基于节点中心性和弱连接的链路预测指标是一个值得研究和发展的方向，在未来的研究中，还可以通过不同的节点中心性或更多的弱连接体现方式来进行更多的链路预测探讨，希望能够得到更加优秀的成果。