链路预测吕琳媛pdf

链路预测是指利用已有的网络拓扑结构和历史链路状态信息，通过一定的算法和模型对未来链路的状态进行预测的技术。吕琳媛在其论文《链路预测技术研究与应用探讨》中对链路预测的研究进行了深入探讨。

首先，吕琳媛介绍了链路预测技术的研究背景和意义，指出链路状态的预测对于网络资源的优化配置、故障诊断和性能优化都具有重要的作用。其次，她详细分析了链路预测的方法和模型，包括基于时间序列分析、机器学习和深度学习等不同的方法，并比较了它们的优缺点。

在论文中，吕琳媛还对链路预测的应用进行了讨论，包括在传统有线网络和无线移动网络中的应用场景，并提出了一些改进方法和建议。此外，她还提出了未来链路预测技术的发展方向和挑战，指出需要结合更多的实际场景和数据进行研究，以提高链路预测的准确性和可靠性。

综合来看，吕琳媛的论文对链路预测技术进行了全面深入的研究和分析，对于从事网络技术和数据预测研究的人员具有一定的参考价值，也为链路预测技术的应用和发展提供了一定的指导和借鉴。