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→基于相似性的链路预测
第9种指标AA的基本思想是度小的共同邻居节点的贡献大于度大的共同邻居节点，因此根据共同邻居节点的度为每个节点赋予一个权重值。这一点很容易理解，例如在微博中受关注较多的人往往是某个领域的专家或名人，因此共同关注他们的人之间可能并不拥有特别相似的兴趣——一个中学生和一个企业家都有可能是姚晨的粉丝。相反，如果两个人共同关注了一个粉丝很少的人（非名人），那么说明这两个人确实具有相同的兴趣爱好或者重叠的社交圈，因此有更高概率相连。又如在推荐系统中，共同购买冷门产品的两个用户往往比共同购买热门产品的用户更相似。
第9种指标AA的基本思想是度小的共同邻居节点的贡献大于度大的共同邻居节点，因此根据共同邻居节点的度为每个节点赋予一个权重值。这一点很容易理解，例如在微博中受关注较多的人往往是某个领域的专家或名人，因此共同关注他们的人之间可能并不拥有特别相似的兴趣——一个中学生和一个企业家都有可能是姚晨的粉丝。相反，如果两个人共同关注了一个粉丝很少的人（非名人），那么说明这两个人确实具有相同的兴趣爱好或者重叠的社交圈，因此有更高概率相连。又如在推荐系统中，共同购买冷门产品的两个用户往往比共同购买热门产品的用户更相似。
[[File:Table1.png|600px|thumb|10种基于节点局部信息的相似性指标|center]]
[[File:Table1.png|600px|thumb|10种基于节点局部信息的相似性指标|center]]
{|class="10种基于节点局部信息的相似性指标"
|+ mfinder
|-
!rowspan="1"|名称
!rowspan="1"|定义
!rowspan="1"|名称
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|-
|rowspan="1"|(1)共同邻居（CN）.
|rowspan="1"|<math>s_{xy}^{CN} = |Γ(x)| \cap |Γ(y)|</math>
|rowspan="1"|(6)大度节点不利指标（HDI）
|rowspan="1"|<math>s_{xy}=\frac{2 x |Γ(x)| \cap |Γ(y)|}{max\{k_x,k_y\}}</math>
|-
|}
第10种指标RA是受网络资源分配过程的启发，周涛等人提出的“'''资源分配指标 Resource allocation'''”，其与AA指标有异曲同工之妙。RA和AA指标最大的区别就在于赋予共同邻居节点权重的方式不同，前者是以 1/k 的形式递减，后者是以 1/logk 的形式递减。可见，当网络的平均度较小时，RA和AA差别不大；但是当平均度较大时，就有很大的区别了。研究显示，RA指标在刻画加权网络和社区挖掘应用中的表现胜过AA指标，图灵奖得主Hopdroft的一篇论文也显示，可以利用社区等中观结构信息改进局部指标，其中RA指标改进后的效果最佳。
第10种指标RA是受网络资源分配过程的启发，周涛等人提出的“'''资源分配指标 Resource allocation'''”，其与AA指标有异曲同工之妙。RA和AA指标最大的区别就在于赋予共同邻居节点权重的方式不同，前者是以 1/k 的形式递减，后者是以 1/logk 的形式递减。可见，当网络的平均度较小时，RA和AA差别不大；但是当平均度较大时，就有很大的区别了。研究显示，RA指标在刻画加权网络和社区挖掘应用中的表现胜过AA指标，图灵奖得主Hopdroft的一篇论文也显示，可以利用社区等中观结构信息改进局部指标，其中RA指标改进后的效果最佳。