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基于表示学习和启发式特征的社交网络链接预测
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文综述了复杂网络中的链接预测方法，分为基于相似性、概率、关系模型和学习的四类。介绍了多种网络数据集，并探讨了未来的研究方向。研究表明，结合不同方法和图神经网络的算法在链接预测中表现优越，尤其是在社交网络和真实数据集上。
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关键要点
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复杂网络中的链接预测方法分为四类：基于相似性、基于概率、基于关系模型和基于学习的方法。
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结合第一和第二组方法的两阶段方法在真实数据集上表现优越。
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基于图神经网络的启发式学习方法通过提取局部子图来自动学习适合当前网络的算法，性能优越。
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社交认知理论的应用显著提升了在线社交网络中的链接预测性能。
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通过分析节点邻近节点的贡献，提出的解析式在预测缺失链接方面优于传统方法。
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GraphLP模型利用深度学习提取图表结构信息，实验证明其在不同数据集上表现优异。
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研究确认局部结构接近度、全局结构接近度和特征接近度是链接预测的三个关键因素。
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基于监督随机游走的算法结合网络结构和节点属性信息进行边缘强度估计，验证效果良好。
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基于3、4、5阶motif特征的监督分类算法在链接预测中提高了准确率。
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延伸问答
链接预测方法有哪些主要分类？
链接预测方法主要分为基于相似性、基于概率、基于关系模型和基于学习的方法四类。
图神经网络在链接预测中有什么优势？
图神经网络通过提取局部子图来自动学习适合当前网络的算法，实验结果表明其性能优越。
社交认知理论如何改善链接预测算法？
社交认知理论的应用显著提升了在线社交网络中的链接预测性能，尤其在特定用户类别的定向营销中表现良好。
哪些因素是链接预测的关键？
链接预测的三个关键因素是局部结构接近度、全局结构接近度和特征接近度。
GraphLP模型的特点是什么？
GraphLP模型利用深度学习提取图表结构信息，探索高阶连接模式，实验证明其在不同数据集上表现优异。
基于监督随机游走的算法是如何工作的？
该算法结合网络结构和节点属性信息进行边缘强度估计，验证效果良好。
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