白 雪，董德森

(1.吉林化工学院信息中心，吉林吉林 132022；2.延边大学师范学院，吉林延吉 133002)

1 引言

在复杂网络的链路预测中，在已有的网络节点属性和信息获取过程中，不仅存在未来网络链路，还存在没有被发现的网络链路[1]。在预测复杂网络节点之间的链路中，通过找出复杂网络中很多不被知道的链路间关系，获取复杂网络结构分析与链路预测研究理论之间的关系，分析网络拓扑结构的演化机制，以此对复杂网络链路进行预测。链路预测来分析复杂网络和应用网络，来找出好的链路预测方法，继而找出预测复杂网络拓扑结构的演化规律[2]。在复杂网络分析中，链路预测问题是其重要的组成部分，链路预测在复杂网络中的目的是为了解决路由策略的难点。但是在不同的复杂网络中，链路预测的方法也存在不同[3]。所以要设计一个好的链路预测方法，在现有的经验和网络的实际条件下，根据复杂网络的特征来设计出链路预测方法。

王文涛等人[4]主要是对现有的链路预测方法进行着重研究，来获悉网络节点的领域拓扑信息，从而形成网络链路中的特殊向量，先是通过网络来学习node2vec算法，形成节点表示向量，而通过该向量来映射网络节点的结构信息，使之成为具有三维特征的数据，接着通过稠密连接卷积神经网络来获取链路的结构特征，并形成两个分类模型，形成了链路预测，并经仿真表明该链路预测方法具备较好的预测性能；……