鏈路預測是網(wǎng)絡信息挖掘中最基礎最本質的問題，通過對已經(jīng)觀察到的網(wǎng)絡結構和其他外部信息的分析，挖掘缺失的連接和預測未來可能出現(xiàn)的連接。鏈路預測算法綜合運用了相似性分析、網(wǎng)絡動力學、貝葉斯模型、機器學習、模體分析、最大似然分析等多學科方法和技術，在生物網(wǎng)絡分析、朋友及關注對象推薦、個性化推薦、網(wǎng)絡演化模型評價、標簽分類、網(wǎng)絡重構等問題上有著廣泛的應用�！毒W(wǎng)絡科學與工程叢書：鏈路預測》不僅系統(tǒng)介紹了鏈路預測問題描述、評價指標和針對不同網(wǎng)絡類型的各類代表性算法，還在其中討論了許多網(wǎng)絡科學研究本質性的問題。
鏈路預測問題清晰、內涵豐富、入門容易、具有挑戰(zhàn)性，可以反映不同類型網(wǎng)絡結構和功能方面形形色色的特征，特別適合作為網(wǎng)絡科學與工程研究的題目�！毒W(wǎng)絡科學與工程叢書：鏈路預測》可供自然科學、工程技術科學以及社會科學領域的研究人員與廣大在校生參考使用。
呂琳媛，2008年獲北京師范大學理學碩士學位，2012年獲瑞士弗里堡大學物理系博士學位�，F(xiàn)任杭州師范大學特聘教授、中歐聯(lián)合實驗室副主任兼執(zhí)行主任、鏈路預測實驗室負責人。目前主要從事復雜性科學領域的研究工作，利用統(tǒng)計物理學的概念、理論、方法來解決信息領域中的若干重要問題。近3年發(fā)表關于鏈路預測的論文30余篇，引用700余次。
周濤，獲瑞士弗里堡大學物理系博士學位�，F(xiàn)任電子科技大學互聯(lián)網(wǎng)科學中心主任、教授、博士生導師。發(fā)表論文200余篇，論文SCI引用3000余次，Google引用6500余次。獲第五屆中國青少年科技創(chuàng)新獎、第十二屆中國青年科技獎，入選首批青年拔尖人才支持計劃、四川省百人計劃和教育部新世紀優(yōu)秀人才計劃，獲首批國家優(yōu)秀青年科技基金支持。
第一章 復雜網(wǎng)絡基本概論
1.1 什么是網(wǎng)絡
1.1.1 社會網(wǎng)絡
1.1.2 技術網(wǎng)絡
1.1.3 生物網(wǎng)絡
1.2 如何刻畫網(wǎng)絡
1.2.1 平均距離與小世界效應
1.2.2 度分布與無標度特性
1.2.3 局部結構
1.2.4 節(jié)點與鏈路的中心性
1.2.5 群落結構
1.2.6 關聯(lián)性
1.2.7 熵
1.2.8 其他網(wǎng)絡特征概覽
1.3 最基本的網(wǎng)絡模型 第一章 復雜網(wǎng)絡基本概論
1.1 什么是網(wǎng)絡
1.1.1 社會網(wǎng)絡
1.1.2 技術網(wǎng)絡
1.1.3 生物網(wǎng)絡
1.2 如何刻畫網(wǎng)絡
1.2.1 平均距離與小世界效應
1.2.2 度分布與無標度特性
1.2.3 局部結構
1.2.4 節(jié)點與鏈路的中心性
1.2.5 群落結構
1.2.6 關聯(lián)性
1.2.7 熵
1.2.8 其他網(wǎng)絡特征概覽
1.3 最基本的網(wǎng)絡模型
1.3.1 規(guī)則網(wǎng)絡
1.3.2 隨機網(wǎng)絡
1.3.3 小世界網(wǎng)絡
1.3.4 無標度網(wǎng)絡
1.4 小結
第二章 鏈路預測的基本概念
2.1 背景和意義
2.2 問題描述
2.3 數(shù)據(jù)集劃分
2.3.1 隨機抽樣
2.3.2 逐項遍歷
2.3.3 k-折疊交叉檢驗
2.3.4 滾雪球抽樣
2.3.5 熟識者抽樣
2.3.6 隨機游走抽樣
2.3.7 基于路徑抽樣
2.4 評價指標
2.4.1 AUC
2.4.2 精確度
2.4.3 排序分
第三章 基于相似性的鏈路預測
3.1 基于局部信息的相似性指標
3.1.1 基于共同鄰居的相似性指標
3.1.2 偏好連接相似性
3.1.3 局部樸素貝葉斯模型
3.2 基于路徑的相似性指標
3.2.1 局部路徑指標
3.2.2 Katz指標
3.2.3 LHN-II指標
3.3 基于隨機游走的相似性指標
3.3.1 全局隨機游走
3.3.2 局部隨機游走
3.4 其他相似性算法
……
第四章 基于似然分析的鏈路預測
第五章 加權網(wǎng)絡的鏈路預測
第六章 有向網(wǎng)絡的鏈路預測
第七章 二部分網(wǎng)絡的鏈路預測
第八章 鏈路預測的應用
第九章 結束語
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