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社会网络错综复杂，如果能够及时发现和预测当前网络可能发生的重大事件并采取有效的处置策略，将具有重大意义．链路预测的理论框架和评价方法为社会网络事件检测提供了一条有效途径．目前，链路预测的研究工作大多针对特定网络提出相似性指标，试图取得更高的链路预测精度．这些研究存在如下问题：（1）不同的相似性指标适用于不同的网络，不具有普适性；（2）独立的相似性指标无法全面反映网络演化的多样性和复杂性；（3）链路预测时未考虑网络演化过程中可能出现波动，无法进行事件检测．基于上述问题，提出一种社会网络事件检测的混合指标群智