La predicción de enlaces en redes complejas predice la posibilidad de generación de enlaces entre dos nodos que aún no han sido enlazados en la red, basándose en la estructura conocida de la red y en atributos. Se puede aplicar en varios campos, como la recomendación de amigos en redes sociales y la predicción de interacciones proteína-proteína en biología. Sin embargo, en la red social, la predicción de enlaces puede plantear preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad, porque, a través de algoritmos de predicción de enlaces, los criminales pueden predecir los amigos de un usuario de la cuenta e incluso descubrir información privada como la dirección y las cuentas bancarias. Por lo tanto, es urgente desarrollar una estrategia para evitar ser identificado por algoritmos de predicción de enlaces y proteger la privacidad, utilizando perturbación en la estructura de la red a bajo costo, incluyendo cambios y adiciones de enlaces. Este artículo se centra principalmente en la influencia de la perturbación de la preferencia estructural de la red
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