余黄樱子

摘要：近年来，随着网络科学的迅猛发展，链路预测成为目前的研究热点。因其有着广泛的应用，例如电子商务网站中的商品推荐，Facebook、Twitter等各种社交平台中的好友推荐，以及在生物领域中蛋白质或者是基因的网络机制与功能推测等，如何进行精准的链路预测的问题俨然备受瞩目。为了更加全面而深入地了解链路预测领域，以“Web of Science”核心合集收录的期刊论文及其参考文献为研究对象，利用关键词共现网络、文献共被引网络以及突现词分析，借助CiteSpace软件进行信息可视化，对链路预测的知识结构与研究热点进行了深入分析。

关键词：链路预测；知识图谱；CiteSpace

中图分类号：F27

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.17.032

0引言

随着互联网技术的日新月异，各种知识呈现出指数级的爆炸增长趋势，人们对“网络”一词的理解也越来越丰富。起初，人们仅仅认识到计算机组成的万维网网络，后来随着认识的逐渐深入，人们发现生活中无处不存在着网状结构的事物。比如说社交网络的代表之一，新浪微博中的不同用户组成的复杂的人际关系网络，生物领域中的蛋白质分子结构呈现出来的网状结构，学术领域中存在的引文网络等。因此，对网络科学的研究，已成为当下的研究热点。然而，更重要的是，网络是动态变化的，研究各种不同网络的性质及其拓扑结构等相关知识最终是为了了解网络的发展规律，对网络的演化方向和趋势进行预测，也就是进行链路预测，从而更好地应对网络中的突变现象，并将这些知识应用到实际网络中。……