数据分析的应用-雨云 - 老一代云服务提-风行水上，自然成文。
基于相似性的方法：这类方法假设具有相似性的节点之间更有可能存在连接。常见的相似性度量方法包括共同邻居数、Jaccard系数、AdamicAdar指数等。 基于路径的方法：这类方法考虑节点之间的路径信息，比如最短路径、随机游走路径等。通过分析节点之间的路径特征，可以预测节点间的连接概率。 基于机器学习的方法：这类方
图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）可以用于链路预测任务。GNN是一类专门用于处理图结构数据的深度学习模型，能够学习节点和边的特征表示，并在此基础上进行预测任务。 步骤： 图表示构建：首先，将原始的网络数据表示为图结构，其中节点表示网络中的实体（如用户、物品），边表示节点之间的连接关
所谓局部最优与全局最优思维模型，就是将局部最优与全局最优思维应用到解决问题上，成为一种思考工具。在数学上，有两个概念：一个是局部最优解，一个是全局最优解。所谓局部最优，指的是对于一个问题的解在一定范围或区域内最优，或者说解决问题或达成目标的手段在一定范围或限制内最优；而所谓全局最优，指的是针对一定条件环境下的一个问题
java中的类就是具备某些共同特征的实体的集合，它是一种抽象的数据类型，是对所具有相同特征实体的抽象。在面向对象的程序设计语言中，类是对一类“事物”的属性与行为的抽象。由于类的本质是数据类型，而不是数据，所以不存在于内存中，不能被直接操作，只有被实例化为对象时，才会变得可操作。 一个类可以包含的类型变量有：局部变量、
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