基于社团结构，提出模块度相似性的二分网络链路预测算法，克服了二分网络在链路预测中丢失社团结构信息的局限性。首先，通过定义二分模块度，利用奇异值分解，将网络中的节点嵌入到欧式空间中的向量。其次，提出二分网络模块度相似性的框架，利用向量余弦相似度定义二分网络节点对之间的模块度相似性指标(MS指标)。最后，基于小提琴图和评价指标AUC，在3个真实网络上进行模拟仿真，与9种链路预测相似性指标进行对比，证明MS指标用于二分网络链路预测具有较高的精度。
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