2021年5月20日下午，信息与智能工程学院黄寿孟老师在本学院会议室为我院18级软件工程专业的学生开展了一次以数据挖掘分析——链路预测为主题的专题学术讲座，让学生体会到数据挖掘的重要性。
近年来，随着社交网络服务和其他网络应用的迅速增长，社交网络数据出现以指数级增长的态势，这些数据开始互相关联，并出现交集。由于这些数据在一定程度上保存了用户的潜在行为模式，因此，如何从海量的社交网络数据中挖掘出用户的潜在关联来实现社交网络服务质量的提升，成为许多社交网站及相关企业亟待解决的问题，同样在学术界也引起了一股研究热潮。
链路预测采用补全社交关系网络的方式，来挖掘出大数据中的潜在商业价值。链路预测是指通过已知的网络节点以及网络结构等信息预测出网络中尚未产生链路的两个节点之间产生链路的可能性。由于链路预测所面对的数据具有多维度和全面性的特点，因此数据之间常常存在着意想不到的关联性。但传统的链路预测没有对这些多维度的数据进行深挖，忽略了数据的关联性。本文对这些多维度数据进行层层探索，创建新的链路预测模型，实现更准更高效的预测结果。
