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针对基于位置的社交网络(LBSN)中因现有方法未能有效融合社会因素、位置因素以及时间因素的综合影响而导致链接预测准确度低的问题,提出了一种LBSN中基于时空关系的超网络链接预测方法。首先,针对LBSN中网络的异构性以及用户间的时空关系特性,将网络划分成"时空-用户-位置-类别"四层超网络,降低影响因素间的耦合性;其次,考虑到边权值对网络的影响,通过挖掘用户影响力、隐关联关系、用户偏好以及节点度信息,对子网的边权值进行定义和量化,构建四层加权超网络模型;最后,在加权超网络模型的基础上,定义超边及加权超边结构,挖掘用户之间的多元关联关系进行预测。实验结果表明,所提方法较基于同构和异构的链接预测方法在准确率、召回率、F1值以及AUC上具有一定的提升,其中AUC指标较基于异构的链接预测方法提升了4.69%。