我是一点点看着琳媛从一个入门者成长为独立的科研工作者，现在读她的论文，既感觉怅然——这家伙终于是长大了，又感觉惶然——我若不百倍努力，很快就会被甩在身后。本文读起来是一种享受：从容不迫，娓娓道来却又尽收眼底。

 

琳媛是复杂网络论坛博文大赛的冠军，在领奖辞中，她回顾复杂网络的蓬勃发展时，说：“如果现在有人问你的研究方向，你光说复杂网络是远远不够的，还需要说明你是研究结构的、演化的、功能的还是应用的，其实这都还不够，因为别人会继续问你研究的是哪种功能，针对哪些网络……”我很同意她的观点，尽管如史先生的文章所述，复杂网络研究还存在若干基本的问题，但是作为一门交叉学科，要延续其旺盛的生命力，必须要和具体学科的具体问题紧密结合，如果“昔日王谢堂前燕”如今不能“飞入寻常百姓家”，那么复杂网络的发展，也是不容乐观的。

 

我认为链路预测会成为复杂网络研究中一个重要而有鲜明特色的方向。抛开在生物网络和社会网络中巨大的应用潜力不谈，仅从理论角度来说，至少有三点是非常有吸引力的。一是链路预测问题本身是数据挖掘中最最基本的问题，其与复杂网络的结合有望给这个信息科学的老问题带来新活力；二是这个问题定义得非常干净，一些统计力学的手段，例如系综理论和似然估计，有望被用来建立链路预测的理论基础，进而形成用统计力学的观点描述数据挖掘的图景；三是网络演化建模本质上等价于含有时间信息的链路预测，因此对链路预测的研究，可以形成统一的演化模型评价平台并为很多真实网络的演化机制提供线索。