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摘要
社交网络是现代社会人进行社会交往、信息传递和商务交易的重要空间。在社交网
络中，存在一系列的链接预测问题，诸如，恶意用户识别、个性化推荐等，蕴藏着巨大
的社会价值和商业价值。在解决链接预测问题时，通常将社交网络视为图数据。而图卷
积神经网络（GCN）因其对图结构和信息的端到端学习能力，成为解决链接预测问题的
新工具。现有GCN链接预测模型存在对场景贴合度不高，信息表达和注入不足，以及
缺乏特征挖掘技巧等缺点，严重影响链接预测准确性。本文从“个体视角”剖析社交网
络中的链接
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