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链路预测是在线社交网络出现以来最重要的研究课题之一。网络中的链路预测主要分为对未知连接的预测和对未形成连接的预测。利用网络的拓扑结构和节点信息进行预测是探索和分析网络结构演化的重要手段。对于链路预测的研究，目前学者已提出了较多算法，一些学者提出了基于节点相似性的链路预测算法，认为两个节点之间的相似性程度越大，两者之间发生连接的可能性也就越大。虽然应用节点属性等外部信息可以得到较好的预测效果，但在很多情况下，获得节点的属性信息非常困难，而且即使获得了节点的属性信息，也很难保证信息的真实性和可靠性。近年来，基于网络结构的链路预测方法受到了越来越多的关注，也是本文的研究思路。相比节点的属性信息而言，网络的结构更容易获得也更可靠，同时该类方法对于结构相似性的网络具有普适性。
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