摘要
链路预测旨在预测网络中缺失或未来可能出现的连接关系，是网络科学的关键问题之一，在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用价值。
近年来，大量链路预测算法被提出，并在预测准确性方面取得了显著进展。
然而，现有算法大多侧重于提高预测精度，较少关注预测结果与网络结构属性之间的一致性，即预测出的链接是否符合网络演化规律和内在机制。
本文针对链路预测算法的预测准确性和网络结构属性一致性问题进行综述，首先介绍链路预测的基本概念、应用领域和研究意义；然后，对现有链路预测算法进行分类和概述，并分析其优缺点和适用场景；接着，重点探讨网络结构属性对链路预测的影响，以及如何将网络结构属性融入链路预测模型以提高预测结果的可靠性和可解释性；最后，总结现有研究存在的问题和挑战，并展望未来的研究方向。
关键词：链路预测；网络结构属性；预测准确性；结构属性一致性；网络科学
随着互联网和社交媒体的快速发展，复杂网络已成为刻画现实世界中各种复杂系统的重要工具。
链路预测作为网络科学的核心问题之一，旨在利用网络中已有的连接信息预测未来可能出现或目前尚未观测到的链接关系。
准确预测网络中潜在的链接关系，有助于我们更好地理解网络演化机制，并为社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域的应用提供理论依据和技术支持。
链路预测的研究最早可以追溯到20世纪90年代，近年来随着复杂网络理论的兴起和发展，链路预测问题得到了学术界的广泛关注，并涌现出大量研究成果。
早期的链路预测算法主要基于网络拓扑结构信息，例如共同邻居、路径长度等指标来衡量节点之间的相似性，进而预测潜在的链接关系。
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