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網絡演化分析與事件檢測，是當前社會網絡研究的熱點和難點，現有的研究工作主要是針對網絡提出不同的模型，并用網絡特征指標對仿真結果進行評價．這些方法存在如下問題：（1）每種方法僅針對特定網絡，通用性不高；（2）特征指標多種多樣，不同模型的表現情況缺乏統一的評價標準；（3）未考慮網絡演化的時間特性，難以描述網絡演化的波動性，無法檢測事件．針對上述問題，提出一種基于鏈路預測的社會網絡事件檢測方法LinkEvent（由相似性計算算法SimC和事件檢測算法EventD組成），它可以對不同網絡的波動性進行統一評價，并依此建立事件檢測模型．主要工作包括：（1）證明了鏈路預測可以反映網絡演化機制，相同機制下的模型演化法和鏈路預測在分析網絡演化上具有內在的一致性；（2）基于鏈路預測，提出一種網絡相似性計算算法SimC（similar computing），并在考慮微觀因素的基礎上進行改進：（3）利用相似性計算結果，提出一種事件檢測算法EventD（event detecting）檢測出新事件．在不同特征的網絡上進行實驗，結果表明：所提出的LinkEvent方法能夠較好地解決網絡演化波動性問題，實現事件檢測：同時也證明了利用鏈路預測技術進行網絡演化分析的可行性以及相似性計算和事件檢測算法的有效性．
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