Länkförutsägelser i komplexa nätverk har fått allt större uppmärksamhet från både fysiska och datavetenskapliga samhällen. Algoritmerna kan användas för att extrahera information som saknas, identifiera falska interaktioner, utvärdera nätverksutvecklingsmekanismer och så vidare. Den här artikeln sammanfattar de senaste framstegen med länkförutsägelsealgoritmer, som betonar bidragen från fysiska perspektiv och tillvägagångssätt, såsom slumpmässiga-walk-baserade metoder och den maximala sannolikheten metoder. Vi introducerar också tre typiska tillämpningar: återuppbyggnad av nätverk, utvärdering av nätverk som utvecklas och klassificering av delvis märkta nät. Slutligen introducerar vi några tillämpningar och beskriver framtida utmaningar för länkförutsägelsealgoritmer.
Länkförutsägelsemetoder kan delas in i tre kategorier: likhetsbaserade metoder, maximala sannolikhetsmetoder och probabilistiska metoder REF.
Link Prediction in Complex Networks: A Survey
{'venue': 'Physica A 390 (2011) 1150-1170', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}