知识图中的链接预测是识别和预测图中未明确表示的实体之间的潜在关系或连接的任务。知识图表示通过边 (关系) 连接的节点 (实体)，可以描述诸如人、地点、概念或事件之类的事物以及它们之间的关系。链接预测旨在通过发现这些缺失的边缘来增强图形，从本质上填补数据中的空白，以提供知识域的更完整表示。
例如，考虑包含关于各种电影、演员和流派的信息的知识图。如果该图示出了 “演员A” 在 “电影X” 中出演并且也以 “类型Y” 而闻名，则链接预测可以帮助基于 “演员A” 的共享类型和与其他演员的已知合作来识别 “演员A” 也可以链接到 “电影Z”。通过预测这些链接，开发人员可以改进电影数据库中的推荐，或者帮助用户发现他们可能不知道的内容。
为了实现链路预测，可以采用若干技术，包括统计方法、机器学习模型或嵌入方法。例如，一种常见的技术是使用图嵌入，它将实体表示为连续空间中的向量。这些向量的相对位置有助于识别潜在的连接，使开发人员能够训练可以从现有链接中学习并预测新链接的模型。总之，链接预测是用于增强知识图的有价值的过程，使它们对各种应用更有用。