图链路预测是一种图数据挖掘技术，主要用途是在给定的网络拓扑结构和节点属性信息的基础上，预测网络中尚未产生连边的节点之间将来可能产生的链接。随着社交网络、生物信息学以及通信网络等领域的快速发展，图链路预测研究受到了广泛关注，成为了一个非常热门的研究课题。该技术对于网络分析、推荐系统构建、信息传播预测、疾病传播预防以及各种基于网络的应用都有着重要的意义。
传统链路预测算法通常面临着计算复杂度较高的问题，特别是对于大规模图结构，高复杂度的算法往往不适合，因为它们耗时耗力，导致效率低下。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于图勾勒近似技术的优化方法，将链路预测算法的复杂度有效降低。所谓图勾勒技术，是指利用图的近似表示来简化问题，以便于快速处理的方法。这一技术能够有效地抽取图结构的关键信息，并忽略一些不影响结果的细节，从而实现对链路预测算法效率的提升。
文章中提到的基于Spark的并行化链路预测实现方法，进一步证明了并行计算在提升图链路预测算法效率方面的重要作用。Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它支持大规模数据处理，具有高效、通用、可扩展等优势。通过在Spark框架上实现并行化链路预测算法，可以将数据分布到多个计算节点上同时进行计算，从而大幅降低运算时间，提升算法效率。
本研究方法在真实图数据集上的测试结果表明，在保证链路预测精度的同时，所提出的方法能够有效提升算法效率。这说明该方法在实际应用中具有较高的实用价值。
在链路预测的众多方法中，基于极大似然估计的方法是一种比较经典的方法。该方法通过将网络链接看作是内在层次的反映，采用极大似然估计预测两个节点之间产生链接的可能性。不过，这种方法的准确性很大程度上取决于样本数据，其预测准确性与样本数据的质量和数量紧密相关。因此，为了提高预测准确性，往往需要大量的高质量数据，这又会反过来增加计算复杂度。
图链路预测的研究方法还包括许多其他类型，比如基于路径的方法、基于节点相似性的方法、基于社区结构的方法等。基于节点相似性的方法，例如，主要考虑节点的属性信息和拓扑结构特征，通过计算节点之间的相似性来预测链接的存在。该方法侧重于利用节点相似性的局部特性进行预测。
关键词中提及的算法复杂度是衡量算法性能的一个重要指标，它决定了算法在实际应用中的可行性。复杂度高的算法往往不适合在大规模的数据集上使用。而图勾勒、节点相似性、并行计算和Apache Spark等则是解决这一问题的关键技术。
中图分类号TP311是指本研究属于计算机科学与技术领域的研究，文献标志码A和文章编号1673−4785(2019)04−0761−08是本研究文献的索引信息，中文引用格式和英文引用格式则是提供给研究者们在学术研究和论文撰写中规范引用本研究的方法。
