社交网络中的链路预测：现状
本文总结了最近复杂网络中连接预测算法的进展，强调了物理观点和方法的贡献，同时引入三个典型应用：网络重构、网络演化机制评估和部分标签网络分类，并介绍了预测算法的一些应用和未来挑战。
Oct, 2010
本研究通过分析节点邻近节点的贡献，得出最优可能性矩阵的解析式，进而预测网络中的缺失链接，并发现解析式中的一些局部相似性指数优于传统的相似性指数，如直接计算两个节点之间的 3 跳路径个数更能准确地预测缺失链接，而传统的 2 跳路径个数则不如该指数。
Mar, 2018
本文对复杂网络中的链接预测方法进行了广泛的综述，将其分为四大类，包括基于相似性、基于概率、基于关系模型和基于学习的方法。此外，还介绍了一系列可用于研究链接预测的网络数据集。最后，讨论了最近的发展趋势和未来研究方向。
Jan, 2019
本文研究了链接预测领域中评估方法的挑战，提出了新的方法以替代目前方法，提供准确可靠的预测结果，并建议使用精确度 - 召回率曲线和相关面积来解决链接预测分类问题中存在的极端不平衡挑战。
May, 2015
提出一种结合第一和第二组方法的两阶段方法，其中第一阶段确定与节点位置和动态行为相关的新特征，第二阶段应用子空间聚类算法对社会对象进行分组，以区分集群的强度，在 Facebook、Brightkite 和 HepTh 等真实数据集上进行了广泛的实验，并与该领域的一些先前技术进行了实验验证，证明了该方法的优越性。
May, 2023
本论文提出了一种新的神经网络方法，利用动态图表达用户 - 物品关系的演变，以更好地解决基于链接预测的推荐服务问题，实验证明在用户 - 物品关系随时间变化的场景中，该方法可以获得更好的预测结果，同时揭示了现有方法在面对这种变化时的严重影响。
Nov, 2018
描述、解释网络动态变化的关键挑战之一是预测短期和长期变化，在考虑增强节点属性和网络拓扑特征的基础上，应用 CMA-ES 优化 16 个邻域和节点相似性指数的权重来预测未来的链接，从而为推特回复网络的演化提供一些计算机建模的线索。
Apr, 2013
本文以数据为中心的观点，旨在研究不同数据集中的链接预测原则，确认了三个关键因素：局部结构接近度、全局结构接近度和特征接近度，并揭示了它们之间的关系。新的洞察启发了 GNN4LP 模型设计以及选择适当基准数据集进行更全面评估的实用指导。
Oct, 2023