复杂网络中的链路与链路权重预测及应用

复杂网络中的链路预测是指预测网络中可能存在但尚未建立的链接。链路权重预测是指预测网络中已经存在链接的权重。这两个问题都是复杂网络中的关键问题，对于许多实际应用具有重要意义。

链路预测可以用于社交网络分析、生物信息学、电子商务、推荐系统等领域，例如在社交网络中，链路预测可以用于预测用户之间的关系，从而推荐可能感兴趣的用户和内容。链路权重预测则可以用于预测两个节点之间的相似度或信任度，从而更好地理解网络结构和节点之间的关系。

在实际应用中，链路预测和链路权重预测通常采用机器学习、深度学习等方法进行。例如，可以使用基于图卷积神经网络（GCN）的方法来预测链路或链路权重。此外，还可以使用基于随机游走的方法、基于矩阵分解的方法等。

总之，链路预测和链路权重预测是复杂网络中的重要问题，具有广泛的应用前景。