一、选题的目的及意义近年来，由于网络型数据的激增，复杂网络的研究成为大数据领域面临的新问题。
由于受到时间、空间及实验条件等的限制，有些链路并没有被检测出来，且随着时间的变化，网络中不断有旧链路的去除和新链路的出现。
网络中的链路预测是指如何通过已知的网络节点以及网络结构等信息预测网络中尚未产生连接的两个节点之间产生链路的可能性。
这种预测既包含了对未知链路的预测也包含了对未来链路的预测。
链路预测的研究有理论与应用两方面的意义。
在理论上可以帮助我们认识复杂网络演化的机制，有望为演化网络提供一个简单统一且较为公平的比较平台，从而大大推动复杂网络演化模型的理论研究。
还可以通过构造网络系统并借此利用最大似然估计的方法进行链路预测的可能性和可行性研究。
在应用上链路预测往往发挥更大的价值，它可以帮助分析数据缺失的网络或对未知的链路进行预测，在各种复杂网络中都有重要意义，已广泛应用于社交网络、生物网络、推荐系统、股市预测等多个领域。
相信随着研究的不断推进，会发现更多可以应用的场景，从而体现链路预测在解决实际问题中的价值。
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