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基于信息熵的复杂网络链路预测算法：理论、创新与应用.docx

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    基于信息熵的复杂网络链路预测算法：理论、创新与应用

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，复杂网络广泛存在于各个领域，如社交网络、生物网络、交通网络、信息网络等。这些网络由大量节点和连接节点的链路组成，其结构和动态特性极为复杂。复杂网络的研究旨在揭示这些网络的内在规律和特性，为相关领域的应用提供理论支持。

    链路预测作为复杂网络研究的重要分支，旨在根据网络中已有的节点和链路信息，预测网络中尚未形成或尚未被观察到的连接关系。链路预测在多个领域都具有重要的应用价值。在社交网络中，它可以帮助平台推荐潜在的好友关系，提高用户体验和社交互动；在生物网络中，有助于预测蛋白质-蛋白质相互作用

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