用机器学习的思路进行链路预测，主要分为基于特征分类方法、基于概率图模型方法和基于矩阵分解方法三大类别。网络中的链路预测问题可以看成机器学习中的分类问题，其中每个数据点对应对节点之间关系的标记，假定两个节点之间存在连边，则数据点的值为+1，否则为-1。特征选取是分类问题中最重要的问题之一，目前研究较多的主要包括基于节点与边的属性特征和基于节点所处网络的拓扑结构特征（如CN、AA、Katz、最短路径）等。哈桑（Hasan）等人提取合著网络中科学家研究领域的关键词作为特征，用监督学习中一些常用的分类算法（如决策树、K近邻法、多层感知器、支持向量机、径向基网络）对缺失的连边进行较为精准的预测，其中以支持向量机方法表现最佳。
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