物以类聚，人以群分。网络上两个节点的属性越相似就越可能产生联系。由于在线社交数据相对容易获取，所以目前这方面的研究主要集中在社交网络上，但这些方法都能够很容易地推广到其他网络的链路预测中。
在社交网络中，刻画节点的属性相似性，最简单直接的方法就是使用标签。例如，考察两个节点之间的年龄、职业、教育、兴趣、地理位置、性别、信仰等属性的相似程度，对节点对之间产生联系或者节点对之间关系的演化做出预测。例如，对一所大学中4万多名师生一年内电子邮件的交流情况（包括发送者、接收者、时间戳）个人信息（年龄、性别、科系、年级）以及每名学生/教师的上课情况的研究发现，属性相似的学生/教师之间有更多交流。这一结论在含有18亿人和13亿条无向边的微信社交网络上也得到了验证：人们更愿意和与自己年龄相仿、使用相同的语言、地理位置相近的人聊天。
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