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链路预测的方法与发展综述
链路预测是指根据已有的网络数据，预测网络中存在或不存在的边（链接）的过程。链路预测是网络科学基础研究的重要内容，其应用广泛，如社交网络的推荐系统、生物学中的病毒传播和蛋白质相互作用等。在过去的几十年中，关于链路预测的方法和研究得到了广泛的关注和发展。
一、传统的链路预测方法
1.基于相似度的方法
相似度是链路预测中最常用的特征。传统的基于相似度的方法主要分为两类：基于节点的相似度和基于路径的相似度。其中，基于节点的相似度包括共同邻居（CommonNeighbors，CN）、优先依附（PreferentialAttachment，PA）和Jaccard等系数。这些方法主要基于节点数量和共享边缘，并且简单高效。然而，相似度算法在实际应用中并不一定都有效，例如在并非传统社交网络的复杂网络中，并不一定总是存在相似节点。因此，这些方法的性能明显受到数据稀疏性的影响，无法解决某些情况下的链路预测问题。
2.基于随机游走的方法
基于随机游走的方法是一种能够在稀疏网络中可以获得较优性能的链路预测方法。随机游走算法包括PersonalizedPageRank（PPR）、randomwalkwithrestart等。这些算法不仅考虑共同邻居的数量，还考虑它们之间的连接。随机游走算法可以采用不同的启发式规则，以扩大或收缩概率矩阵，从而获得更好的性能。但是，这些方法中的特定参数选择和分析方法往往需要大量的实验验证与分析，并且在大型网络中会出现计算复杂度过高的问题。
3.基于机器学习的方法
机器学习的方法可以将链路预测问题转化为一个分类问题。这些方法使用有标签的训练数据，将图上节点对分类为边和非边，并利用此分类标签训练分类器并应用到新数据中。传统的机器学习模型包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、随机森林（RandomForest，RF）和神经网络（NeuralNetwork，NN）等，这些模型在应用中表现出较好的性能。但是，这些方法需要足够的训练数据。同时，由于复杂网络之间的节点数量巨大，这种方法的计算开销通常是较高的。
二、链路预测方法的发展趋势
1.结合传统方法和深度学习
深度学习可以从大量的网络数据中获取更好的特征表示，从而提高链路预测的准确性。因此，结合传统方法和深度学习技术，将是未来链路预测发展的一个趋势。近年来，在着迷于深度学习的社交网络领域，使用深度学习技术来缓解传统方法的一些局限性已经开始发挥效果。
2.基于GraphEmbedding的方法
GraphEmbedding是指将图中的节点映射到低维向量空间中，从而能够更好地理解节点之间的相互关系。一些基于GraphEmbedding的链路预测方法在相当程度上超越了其他方法的性能表现。DeepWalk和Node2Vec等算法是基于该类方法的常用方法。
3.可解释性
传统的链路预测方法大多是供应一些无法直接解释的结果。例如，传统的相似度算法基于邻居节点的数量和共享边缘。然而，仅依靠结果很难解释算法是如何预测这些结果的。在未来的方法中，可解释性将成为越来越受重视的问题。例如，在机器学习模型中，可解释性模型和解释机制正在开发中。
4.面向特定场景的定制方法
不同的场景、不同的问题，其相应的预测算法会不同。针对特定的问题，相应的链路预测方法会有所不同。目前，在基因组学、交通网络等领域，面向具体场景的定制化方法已经获得了广泛的关注和应用。
总结来说，随着大数据、深度学习和可解释性的发展，链路预测的方法也在不断发展和决策。其中，结合传统方法和深度学习、基于GraphEmbedding的方法、可解释性以及面向特定场景的定制方法为较为热门的发展方向，相信这些趋势将被转化为应用价值，并推动算法发展和提高预测准确性。