基于表示学习和启发式特征的社交网络链接预测
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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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Q&A
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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