真实网络中的数据往往是不完全，存在噪音的。这时， 丢失边预测算法和虚假边的识别算法就有了用武之地。在这里提出了一种算法的框架：网络的似然可以通过预先定义好的哈密顿量来计算， 这个哈密顿量的定义考虑了网络形成的一些重要的驱动因素， 这样的话，一条没有被观测到的边的存在的“得分”可以通过计算将这条边加入已经观测到的网络中的似然来表示。 对于丢失边的预测问题，其目的是要根据已有的网路的拓扑结构