最近一直在关注有关链路预测的问题，在科学网上通过

周涛：http://www.sciencenet.cn/u/pb00011127/

吕琳媛：http://www.sciencenet.cn/u/babyann519/

胡柯：http://www.sciencenet.cn/u/complexity/

的博客让我受益匪浅。现在到了的互联网时代，科学研究交流的形式也真的发生了变化，科学网博客已经变成大家学术交流的平台，抱怨没有好导师的学生也可以在互联网上找到很多高手来指导自己。

记得周涛和吕琳媛各有一篇博文，讲的是他们关注链路预测问题的原因，这里我也想讲一下我关注这个问题的心路历程，由此引出复杂网络领域可能可以采用的两条研究思路。

实际上一开始我并没有关注链路预测，而是在看的“Energy Landscape of Social Balance, （Phys. Rev. Lett., 103:198701, 2009.）这篇论文的时候顺道看了看结构平衡理论。我发现结构平衡这个经典的社会网络理论实际上和社会网络的演化联系紧密，可以预测哪些节点之间有可能产生（或断开）连边，因此就开始关心社会网络的链路预测问题。

在阅读和理解这个经典理论时，我发现好些公认的经典社会理论的实际验证工作都是在几十年以前使用很小的数据集、人工收集数据完成的，几十个节点、上百个实际数据的收集在当年已经很难了，而我们目前在线社会网络的节点数都是几万、几十万甚至更多，而且当年和现在的社会情况已经发生了翻天覆地的变化，因此感觉有两个问题值得我们去探索

(1) 在新数据的情况下这些老的理论还正确吗？创新的思路是用新数据来研究老问题，老理论，如果新结果满足以前的经典理论，那么我们做的算一个中规中矩的工作；要是新结果推翻了经典理论，那么恭喜你，你捡到宝贝了。Watt是这方面的高手，他深挖至今的小世界网络算是一个例子吧：Social Search in “Small-World” Experiments  (http://www.cam.cornell.edu/~sharad/papers/social-search.pdf)。

(2) 另外经过十年的积累，复杂网络研究领域已经有了很多新问题，这些经典理论是否对于研究这些新问题有帮助呢？是不是现在的新问题转化一下就可以使用旧理论来解决呢？创新的思路就是使用经典理论来解决这些新的科学问题。使用这个思路研究复杂网络新问题的研究很多，近的来说，吕琳媛和周涛的文章中提到了弱链接的强作用，他们在链路预测中也提到了社会网络的结构对等理论，他们在这些经典的社会网络理论中吸取营养来解决链路预测问题。稍远一点，2001年左右的将网络攻击问题转化成渗流问题来研究算是这方面经典的案例吧。

相关专题：复杂网络研究
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