1.一种基于链路预测的在线社交网络好友推荐方法，包括以下步骤：获取所有用户的好友关系信息；

基于所述好友关系信息，构建好友关系网络；

基于所述好友关系网络，利用链路预测方法预测出待推荐用户的非好友用户成为其好友的预测概率；

基于所述预测概率，向所述待推荐用户推荐好友。

2.根据权利要求1所述的在线社交网络好友推荐方法，其特征在于，所述基于所述好友关系网络，利用链路预测方法预测出待推荐用户的非好友用户成为其好友的预测概率的步骤包括：获取好友关系网络G(U,R)中用户u的好友用户构成其邻居集合，U为用户集合，R为好友关系集合；

基于网络G中任意一对未连接节点对(x,y)进行连接的连接概率模型计算所述预测概率，所述连接概率模型为：其中， 为似然l(G,{Pαβ})最大化时的值，l(G,{Pαβ})为两个邻居集合之间连接概率集合{Pαβ}赋予网络G的似然。

3.根据权利要求2所述的在线社交网络好友推荐方法，其特征在于：Eαβ为邻居集合α与邻居集合β之间的连边数目，Nα为邻居集合α的节点数目，Nβ为邻居集合β的节点的数目。

4.根据权利要求1至3任一项权利要求所述的在线社交网络好友推荐方法，其特征在于，所述基于所述预测概率，向所述待推荐用户推荐好友的步骤包括：依据所述预测概率，对所述待推荐用户的非好友用户进行筛选并生成好友推荐列表。

5.根据权利要求4所述的在线社交网络好友推荐方法，其特征在于，所述对所述待推荐用户的非好友用户进行筛选并生成好友推荐列表的步骤包括：对所述待推荐用户的非好友用户按其预测概率从大到小排序，选取前N位非好友用户并生成好友推荐列表，N≥1。

6.一种基于链路预测的在线社交网络好友推荐系统，包括存储器及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时能实现以下步骤：获取所有用户的好友关系信息；

基于所述好友关系信息，构建好友关系网络；

基于所述好友关系网络，利用链路预测方法预测出待推荐用户的非好友用户成为其好友的预测概率；

基于所述预测概率，向所述待推荐用户推荐好友。

7.根据权利要求6所述的在线社交网络好友推荐系统，其特征在于，所述基于所述好友关系网络，利用链路预测方法预测出待推荐用户的非好友用户成为其好友的预测概率的步骤包括：获取好友关系网络G(U,R)中用户u的好友用户构成其邻居集合，U为用户集合，R为好友关系集合；

基于网络G中任意一对未连接节点对(x,y)进行连接的连接概率模型计算所述预测概率，所述连接概率模型为：其中， 为似然l(G,{Pαβ})最大化时的值，l(G,{Pαβ})为邻居集合之间连接概率集合{Pαβ}赋予网络G的似然。

8.根据权利要求7所述的在线社交网络好友推荐系统，其特征在于：Eαβ为邻居集合α与邻居集合β之间的连边数目，Nα为邻居集合α的节点数目，Nβ为邻居集合β的节点的数目。

9.根据权利要求6至8任一项权利要求所述的在线社交网络好友推荐系统，其特征在于，所述基于所述预测概率，向所述待推荐用户推荐好友的步骤包括：基于所述预测概率，对所述待推荐用户的非好友用户进行筛选并生成好友推荐列表。

10.根据权利要求9所述的在线社交网络好友推荐系统，其特征在于，所述对所述待推荐用户的非好友用户进行筛选并生成好友推荐列表的步骤包括：对所述待推荐用户的非好友用户按其预测概率从大到小排序，选取前N位非好友用户并生成好友推荐列表，N≥1。