由于内容较多，知识点将分为几个部分来详细展开：
1. 机会网络概述
机会网络（Opportunistic Networks，ON）是一种源节点与目的节点之间不需要完整链路的移动自组织网络。此类网络的特点是利用节点相遇的可能性进行消息传输，也就是说，网络中的节点可以是移动的，连接是间歇性的，不保证始终能够连通。机会网络在拓扑结构上具有时变性，因此对链路的预测比较复杂，但这是网络分析中的一个重要任务。机会网络因其特殊的网络拓扑演化规律，被广泛应用于非全连通地区的网络通信，如野生动物追踪、车载网络、突发灾难组网、偏远地区组网等领域。
2. 链路预测的重要性与方法
链路预测是机会网络研究中的一个热点问题，是指根据已知的网络拓扑信息、节点属性和历史信息预测未来尚未产生连边的节点对产生连接的可能性。链路预测方法主要有基于相似性的链路预测方法和基于概率模型的预测方法。基于相似性的链路预测方法因其普适性较好和复杂度低，被广泛应用，其理论基础是节点间相似性分数值越大，则未来产生链路的可能性越大。然而，该方法在动态网络中预测效果不佳。为了改善预测准确度，动态网络的时间序列被划分为若干个时间窗口，每个时间窗口进行链路预测，但这样做会降低方法的普适性。
3. 时序深度学习与LSTM
在链路预测中，为了提高预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于长短记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的时序深度学习方法。LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），能够学习长期依赖信息，适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。在链路预测中，LSTM模型可以用于提取链路时间序列的时空特征，挖掘时间序列的前后关联信息，进而对链路形成的趋势进行预测。
4. 实验与结果分析
文章提出的方法通过实验验证了其准确性和稳定性。实验结果证明，该方案在机会网络链路预测中的表现良好。文章通过内蒙古科技大学信息工程学院的案例研究，展示了该方法在实际应用中分析和预测机会网络链路的能力。
5. 应用场景与研究价值
文章提及的机会网络应用场景说明了该技术在现实世界中的广泛运用，包括但不限于野生动物追踪、车载网络、突发灾难组网和偏远地区组网等。良好的链路预测能够帮助设计更有效的路由算法，提高网络通信效率，尤其是在非全连通的网络环境中。
6. 基金项目与作者简介
文章中提到了两个重要的基金项目支持：国家自然科学基金资助项目（***）和内蒙古自治区自然科学基金资助项目（2016MS0608）。作者赵宇红是内蒙古科技大学副教授，硕士生导师，研究方向为复杂网络建模、机会网络关键技术。她对于机会网络的研究有深入的认识和丰富的经验。
文章涉及了机会网络的基本概念、链路预测的重要性和方法、时序深度学习在链路预测中的应用以及相关实验和研究价值等多个方面的知识点。通过对机会网络链路预测的深入分析，展现了时序深度学习特别是LSTM在解决复杂网络问题中的优势。
