常见的链路预测方法

基于相似性的方法：这类方法假设具有相似性的节点之间更有可能存在连接。常见的相似性度量方法包括共同邻居数、Jaccard系数、Adamic/Adar指数等。

基于路径的方法：这类方法考虑节点之间的路径信息，比如最短路径、随机游走路径等。通过分析节点之间的路径特征，可以预测节点间的连接概率。

基于机器学习的方法：这类方法使用机器学习算法来建模和预测网络中的链路。常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。

基于深度学习的方法：这是近年来兴起的一种方法，使用深度学习模型（如图神经网络）来学习节点的表征，并通过这些表征来进行链路预测。