链路预测是网络信息挖掘中最基础最本质的问题，通过对已经观察到的网络结构和其他外部信息的分析，挖掘缺失的连接和预测未来可能出现的连接。链路预测算法综合运用了相似性分析、网络动力学、贝叶斯模型、机器学习、模体分析、最大似然分析等多学科方法和技术，在生物网络分析、朋友及关注对象推荐、个性化推荐、网络演化模型评价、标签分类、网络重构等问题上有着广泛的应用。《网络科学与工程丛书：链路预测》不仅系统介绍了链路预测问题描述、评价指标和针对不同网络类型的各类代表性算法，还在其中讨论了许多网络科学研究本质性的问题。
　　链路预测问题清晰、内涵丰富、入门容易、具有挑战性，可以反映不同类型网络结构和功能方面形形色色的特征，特别适合作为网络科学与工程研究的题目。《网络科学与工程丛书：链路预测》可供自然科学、工程技术科学以及社会科学领域的研究人员与广大在校生参考使用。



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