如何理解链接预测（link prediction）？
这玩意儿可不只是在社交网络里玩。想想看：
推荐系统： 像电商网站，预测你会买什么东西，或者视频平台，预测你会喜欢看什么视频。这背后其实就是在预测“你”这个节点和“商品/视频”这个节点之间，会不会产生一个“购买/观看”的连接。
生物医学： 科学家们在研究蛋白质之间的相互作用，或者药物和疾病之间的关系。预测新的蛋白质会结合，或者新的药物对某种疾病有效，这就是在预测生物网络中的链接。
交通网络： 预测城市之间会不会出现新的航班或者火车线路，也是一种链接预测。
知识图谱： 比如 Wikipedia 上的条目，以及它们之间的关系。预测“牛顿”和“万有引力”之间会不会出现一个“提出”的连接，也是链接预测。
核心思想：利用现有的结构和特征来预测未知。
最根本的道理，就是“物以类聚，人以群分”。如果两个人有很多共同的朋友，那么他们成为朋友的可能性就会大大增加。反过来，如果两个人生活在完全不同的领域，几乎没有任何交集，那么他们建立联系的可能性就比较小。
链接预测就是在数学和算法的层面上，把这种直觉和观察变成一种可量化的预测。
怎么做呢？
就像你侦探一样，要分析线索。对于链接预测来说，这些线索就是图的结构和节点的属性。
1. 基于图结构的相似性指标 (Structural Similarity Measures):
这是最直观也最常用的方法。我们看看两个节点（比如两个人）在图中的“邻居”们，是不是很相似。
共同邻居 (Common Neighbors): 这是最简单的指标。A 和 B 有多少个共同的朋友？如果 A 和 B 都有一个共同的朋友 C，那么 A 和 B 成为朋友的可能性就比没有共同朋友的 C 和 D 要高。
思考： 就像两个人可能因为一个共同的朋友介绍而认识一样。
Jaccard 系数 (Jaccard Coefficient): 这个指标更进一步，它衡量的是共同邻居占所有邻居的比例。A 和 B 的共同邻居数量，除以 A 的所有邻居和 B 的所有邻居的总并集。
思考： 即使两个人有相同的几个朋友，但如果他们自己的朋友圈子都非常大，那么这几个共同朋友的“重要性”相对就没那么高了。Jaccard 系数能反映这一点。
AdamicAdar 指数 (AdamicAdar Index): 这个指标比共同邻居更聪明一些。它认为，那些“不那么常见”的共同邻居（也就是拥有邻居数量较少的节点）更能证明 A 和 B 之间的相似性。
思考： 想象一下，如果你和一个只有几个朋友的“小圈子”里的人都认识，这可能更能说明你们的圈子有重叠。而如果你和一个“社交达人”都认识，那并不能说明太多东西，因为那个社交达人认识太多人了。AdamicAdar 指数就是给这些“不那么常见”的共同邻居更高的权重。
Preferential Attachment (偏好连接): 这个理论认为，度数越高的节点（朋友越多的人）越容易吸引新的连接。所以，如果 A 和 B 都认识很多朋友，那么 A 和 B 之间出现新的连接的可能性也可能更高。
思考： 就像名人更容易和名人成为朋友一样，受欢迎的人更容易和受欢迎的人产生交集。
Katz 指数 (Katz Index): 这个指标考虑了路径的长度。它认为，如果 A 和 B 之间有很多短路径（比如长度为 2 的路径，也就是通过一个共同邻居），那么 A 和 B 之间的相似性就越高。路径越长，影响越小。
思考： 你的朋友的朋友（距离 2）比你朋友的朋友的朋友（距离 3）更可能成为你的朋友。
2. 基于节点特征的相似性 (Featurebased Similarity):
有时候，光看图的结构不够，我们还需要看节点本身的“属性”。
协同过滤 (Collaborative Filtering): 这是推荐系统里最经典的一种。
基于用户的协同过滤: 如果用户 A 和用户 B 喜欢（或购买、观看）很多相同的东西，那么用户 A 可能会喜欢用户 B 也喜欢的但 A 还没接触过的东西。这就预测了一个“用户”和“物品”之间的“喜欢”链接。
基于物品的协同过滤: 如果物品 X 和物品 Y 经常被同一批用户喜欢，那么喜欢物品 X 的用户也可能喜欢物品 Y。这就预测了一个“用户”和“物品”之间的“喜欢”链接，但侧重点是物品之间的关联。
内容相似性 (Content Similarity): 如果两个商品有相似的描述、类别、品牌，或者两个用户有相似的个人资料（年龄、职业、兴趣），那么它们之间产生联系的可能性就更大。
思考： 如果你喜欢科幻小说，并且也喜欢《星球大战》，那么网站可能会推荐你也喜欢《星际迷航》，因为它们都属于科幻题材。
3. 混合方法 (Hybrid Methods):
大多数现实世界的链接预测会结合以上两种方法，取长补短。
4. 基于嵌入的学习方法 (Embeddingbased Methods):
这是近年来非常热门的方法。它的核心思想是，把图中的节点和链接“映射”到一个低维的向量空间中，就像给每个节点都分配一个“特征向量”。
图嵌入 (Graph Embeddings): 像 Node2Vec, DeepWalk, LINE 等算法，它们学习节点的向量表示，这些向量能够捕捉节点在图中的结构信息和上下文信息。
思考： 就像你把每个人画在一个二维平面上，关系越近的人，在平面上的距离也越近。
如何预测链接？ 一旦有了节点的向量表示，预测两个节点之间是否存在链接，就变成了计算它们向量的相似度。比如，计算它们的内积、余弦相似度等。如果相似度很高，就预测它们之间可能存在链接。
思考： 如果 A 和 B 的“位置”在向量空间里很接近，那它们成为朋友的可能性就大。
知识图谱嵌入 (Knowledge Graph Embeddings): 像 TransE, ComplEx, RotatE 等算法，专门用于学习知识图谱中实体和关系的嵌入。它们不仅能捕捉实体之间的关系，还能捕捉关系的“类型”。
思考： 这就好像不仅仅是知道“牛顿”和“万有引力”有联系，还能知道他们之间是“提出”的关系。
5. 机器学习模型 (Machine Learning Models):
我们可以把链接预测看作是一个二分类问题：给定两个节点，预测它们之间是否存在链接。
特征工程： 上面提到的各种相似性指标（共同邻居、Jaccard 系数等）都可以作为特征。
模型选择： 然后可以使用逻辑回归、支持向量机 (SVM)、随机森林、梯度提升树 (GBDT) 等机器学习模型来训练。
深度学习模型： 近年来，图神经网络 (GNNs) 在链接预测领域取得了巨大的成功。GNNs 可以直接从图的结构中学习节点的表示，并且能够有效地捕捉复杂的局部和全局结构信息。
一个典型的链接预测流程：
1. 数据表示： 将你的网络表示成一个图（节点和边）。
2. 特征提取： 计算节点对之间的各种相似性指标，或者使用图嵌入方法学习节点的向量表示。
3. 模型训练：
监督学习: 准备一个训练集，包含已知存在链接的节点对（正样本）和已知不存在链接的节点对（负样本）。使用这些数据训练一个分类器。
无监督学习: 直接利用图的结构和节点特征，学习嵌入表示，然后通过嵌入的相似度来预测链接。
4. 链接预测： 对所有（或部分）未连接的节点对，使用训练好的模型进行预测，输出一个链接存在的概率（或者一个分数）。
5. 排序和应用： 将预测结果按照概率从高到低排序，高概率的节点对就是我们预测未来可能出现的链接。
挑战与注意事项：
负样本的选择 (Negative Sampling): 在监督学习中，如何选择那些“确定不存在”的节点对作为负样本非常重要。如果负样本选择不当，会影响模型的准确性。
大规模图的处理： 真实的社交网络、万维网等图规模非常巨大，如何高效地处理这些大规模图是关键。
动态网络 (Dynamic Networks): 网络是不断变化的，新的节点和链接会不断出现。如何处理动态网络中的链接预测是另一个重要方向。
冷启动问题 (Cold Start Problem): 对于新加入的网络节点，如果它们几乎没有连接，那么很难预测它们会和谁建立联系。
解释性 (Interpretability): 有些模型（尤其是深度学习模型）的预测结果可能难以解释，为什么它们预测 A 和 B 会成为朋友？
总而言之，链接预测就像在探索一个充满可能性的世界，我们利用已知的“线索”去预测未知的“连接”。它是一种非常强大和有用的技术，可以帮助我们理解复杂系统的结构和动态，并做出更明智的预测。
网友意见
泻药。
人们永远生活在无知的洞穴中，所见的实际是对象的影子，而不是其本身。—— 柏拉图
总的来说，Link Prediction 是一个 Graph 问题，它的目标是根据已知的节点和边，得到新的边（的权值/特征）。但是，就像楼上两个同学解释的一样，Link Prediction 的外延广泛，横看成岭侧成峰，因此同学们对它的理解也千差万别。
在不同的 task 中，Link Prediction 被用于：
- 在社交网络中，进行用户/商品推荐
2. 在生物学领域，进行相互作用发现
3. 在知识图谱中，进行实体关系学习
4. 在基础研究中，进行图结构捕捉
在不同的 work 中，Link Prediction 还会被称为（可以使用这些关键词检索哦）：
- Edge Embedding/Classification
2. Relational Inference/Reasoning
3. Graph Generation（一种是从节点生成边，另一种是从噪声生成图，前者是 Link Prediction）
最近 Graph Convolution 比较火，这里推荐几个基于 Graph Convolution 的 Link Prediction。下文中的代码实现大部分来自 pytorch_geomatric，实现优雅，值得一看~
GAE
使用自动编码器进行 Link Prediction 是 kipf 两三年前的工作，模型简洁，效果也还不错。模型包括编码器和解码器两部分。
编码器
Graph 上的编码器使用的是 GCN，即：
GCN 主要做了两件事（如果不了解详情，请点击这里）：
1. 抓住决定实体关系的主要特征，剔除冗余特征，获得推理能力
如果在好友推荐任务中，我们可以这样理解：决定好友关系的特征有很多，比如性别、受教育水平、爱好、星座、颜值、装逼水平等等。但是在实际社交网络中，我们会发现只有极少数星座狂热分子会根据星座决定自己的好友关系。在剔除这些扰动后，我们可能会得到一个复杂的规律，比如两个喜欢追番的男研究生一定会成为朋友。
2. 将节点特征与周围节点特征融合
如果在好友推荐任务中，我们可以这样理解：好友关系的建立不仅与一个人的自身特点有关，还和他的交友偏好有关。比如肥宅更喜欢关注美女，他的朋友都是美女。我们就不能因为他是男性而给他推荐其他男性。
GAE 的编码的处理过程如下：
单层的 GCN 一般效果较差，因此我们通常采用多层 GCN：
class EncoderGCN(nn.Module): def __init__(self, n_total_features, n_latent, p_drop=0.): super(EncoderGCN, self).__init__() self.n_total_features = n_total_features self.conv1 = GCNConv(self.n_total_features, 11) self.act1=nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Dropout(p_drop)) self.conv2 = GCNConv(11, 11) self.act2 = nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Dropout(p_drop)) self.conv3 = GCNConv(11, n_latent) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.act1(self.conv1(x, edge_index)) x = self.act2(self.conv2(x, edge_index)) x = self.conv3(x, edge_index) return x 解码器
在很多任务中，编码器和解码器使用对偶结构。在 Link Prediction 任务中不是如此，而更像一个分段任务：编码器完成了对节点的编码工作，而解码器需根据节点解码生成边。根据节点特征计，计算边的方法有很多。GAE 使用的是节点特征的点积 + 激活函数，即：
这种方法在计算上比较简洁，可以被理解为两个节点的独立事件概率相乘。
如果在好友推荐任务中，我们可以这样理解：肥宅很想和一位美女交朋友，他与女性的交友意愿（概率）为 0.98，但是这位美女很讨厌肥宅，认为男人都是大猪蹄子，她与男性的交友意愿（概率）为 0.01，那么最终他们的交友概率就会变为 0.09（残忍的舍入了）。
GAE 的解码器的处理过程如下：
实现起来比较简单：
class DecoderGCN(nn.Module): def __init__(self): super(DecoderGCN, self).__init__() def forward(self, z): A = torch.mm(z, torch.t(z)) A = torch.sigmoid(A) return A 损失函数
可以看到，在整个过程中，有训练参数的只有编码器。要优化这些训练参数，需要一个损失函数计算 和 的相似度（即每条边存在的概率分布与 ground truth 的差距）。这里直接使用交叉熵就好了。
GVAE
上面的 GAE 用于重建（数据压缩和还原）效果还不错，但是如果用于生成就有点捉襟见肘了。要模型计算多样化的 ，就需要我们提供多样化的 。而 又是由输入数据计算而来的，在拿到目标 Graph 之前，只有上帝才知道要提供什么样的 。
那么有没有办法让模型根据已知的 进行微调呢？VAE 已经替我们解决了这个问题。
编码器:
为了进行微调，在生成 的过程中，我们不直接通过映射得到 ，而是先计算 在每个维度上的所有取值的概率（分布）。在得到概率分布后，我们只需要根据概率分布，产生一组随机变量就可以得到微调后的 了。为了便于计算，我们将这个分布约束为高斯分布（只需要确定平均值和标准差就可以确定分布表达式啦）。
GVAE 的编码器处理过程如下：
在好友推荐任务中，我们可以这么理解：有一个肥宅，他是游戏宅的可能性为 0.4-0.5，他是动漫宅的可能性是 0.5-0.6。如果不进行随机采样，他很有可能一直被认定为动漫宅，因而没办法认识新的游戏宅朋友。而进行随机采样的话，他还是很有可能会被认定为游戏宅，从而被推荐游戏宅朋友的。
具体来说，我们把编码器的输出改成了 在每个维度上的（概率分布的）平均值和标准差。我们将使标准差与 （随机生成的变量）相乘，再与平均值相加，得到高斯分布上采样到的一个 ：
实现起来也比较简单：
class EncoderGCN(nn.Module): def __init__(self, n_total_features, n_latent, p_drop=0.): super(EncoderGCN, self).__init__() self.n_total_features = n_total_features self.conv1 = GCNConv(self.n_total_features, 11) self.act1=nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Dropout(p_drop)) self.conv2 = GCNConv(11, 11) self.act2 = nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Dropout(p_drop)) self.conv3 = GCNConv(11, n_latent) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.act1(self.conv1(x, edge_index)) x = self.act2(self.conv2(x, edge_index)) x = self.conv3(x, edge_index) return x def reparametrize(self, mean, log_std): if self.training: return mean + torch.randn_like(log_std) * torch.exp(log_std) else: return mean def encode(self, *args, **kwargs): r"""""" self.mean, self.log_std = self.encoder(*args, **kwargs) z = self.reparametrize(self.mean, self.log_std) return z 解码器
我们仍然沿用 GAE 的做法。
损失函数
在上文中，我们假设 的概率分布为高斯分布。因此，在损失函数中我们还需要添加这个约束，在训练参数的优化过程中，使 的分布逼近高斯分布。要达到这个目标，我们只需要最小化 的分布与高斯分布之间的差异，即优化 KL 散度即可：
到此为止，Graph Auto-encoder 已经进化成了 Graph Variational Auto-encoder。可喜可贺可喜可贺~
上述两个模型的代码可以看这里。
ARGA
在 GVAE 的设计中，一个很关键的问题是：模型的编码器是否真的能够习得一个高斯分布。如果不能，我们按照高斯分布的采样毫无意义。
有没有办法让编码器显式地逼近高斯分布呢？AAE 已经替我们解决了这个问题。我们将 GAN 网络与 AutoEncoder 相结合，把模型分为生成器和检测器两部分。
生成器
生成器部分我们直接使用上文中介绍过的 GAE。通过编码器得到 ，再通过解码器生成 Graph。
class EncoderGCN(nn.Module): def __init__(self, n_total_features, n_latent, p_drop=0.): super(EncoderGCN, self).__init__() self.n_total_features = n_total_features self.conv1 = GCNConv(self.n_total_features, 11) self.act1=nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Dropout(p_drop)) self.conv2 = GCNConv(11, 11) self.act2 = nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Dropout(p_drop)) self.conv3 = GCNConv(11, n_latent) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.act1(self.conv1(x, edge_index)) x = self.act2(self.conv2(x, edge_index)) x = self.conv3(x, edge_index) return x class DecoderGCN(nn.Module): def __init__(self): super(DecoderGCN, self).__init__() def forward(self, z): A = torch.mm(z, torch.t(z)) A = torch.sigmoid(A) return A 检测器
检测器中，我们需要产生一个真实的高斯分布，并进行抽样得到真实样本。接着，将抽样得到的正（+）样本和生成的负（-）样本 放入多层感知器进行区分。这样，『 的分布与高斯分布之间的差异』就可以用『 与 + 样本的差异』来替换了。
class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, n_input): super(Discriminator, self).__init__() self.fcs = nn.Sequential(nn.Linear(n_input,40), nn.ReLU(), nn.Linear(40,30), nn.ReLU(), nn.Linear(30,1), nn.Sigmoid()) def forward(self, z): return self.fcs(z) class ARGA(nn.Module): def __init__(self, n_total_features, n_latent): super(ARGA, self).__init__() self.encoder = EncoderGCN(n_total_features, n_latent) self.decoder = DecoderGCN() self.discriminator = Discriminator(n_latent) def forward(self, x): z_fake = self.encoder(x) z_real=torch.randn(z_fake.size()) A = self.decoder(z_fake) d_real=self.discriminator(z_real) d_fake=self.discriminator(z_fake) return A, d_real, d_fake def simulate(self, x): z_fake = self.encoder(x) A = self.decoder(z_fake) return A 损失函数
在生成器中，我们需要区分真实的邻接矩阵 和生成的邻接矩阵 ：
A_loss = nn.BCELoss(reduction='sum', weight=torch.tensor(weights, dtype=torch.float))(A_new, A_orig) 在检测器中，我们需要区分从高斯分布抽样得到的样本（real）和 （fake）：
d_loss_real = nn.BCELoss(reduction='mean')(real, torch.ones(real.size())) d_loss_fake = nn.BCELoss(reduction='mean')(fake, torch.zeros(fake.size())) 到此为止，Graph Variational Auto-encoder 已经进化成了 ARGA。可喜可贺可喜可贺~
推荐阅读
还有很多同样出色的工作，不方便一一列举，这里还是给新入坑的同学推荐几篇 Survey 吧：
A Survey of Link Prediction in Complex Networks
Link prediction in complex networks: A survey
A Comprehensive Survey of Graph Embedding（Edge embedding part）
Network Structure Inference, A Survey: Motivations, Methods, and Applications
类似的话题
-
想象一下，你有一张错综复杂的人际关系网，就像一张巨大的社交网络图。每个人都是一个节点，而朋友关系就是连接这些节点的线。链接预测，就好比是预测谁会成为谁的朋友，或者说，预测这张关系网中，未来可能会出现哪些新的连接。这玩意儿可不只是在社交网络里玩。想想看： 推荐系统： 像电商网站，预测你会买什么东西............. -
好的，咱们来聊聊计算物理里那点儿“元胞链接列表”（Cell Linked List，简称 CLL）的门道。这玩意儿听着挺技术，其实原理一点儿都不复杂，就像咱们生活中的事儿一样，只是换了个数学的说法。你想象一下，咱们要处理一个模拟场景，里面有无数个粒子在动。这些粒子之间会有各种各样的相互作用，比如引力.............
-
好的，咱们不聊那些高大上的数学名词，就用最朴实的生活化例子，把马尔可夫链讲透了。想象一下，你是个心情不太稳定的家伙，每天的心情有好、中、坏三种状态。你今天的心情，很大程度上决定了你明天的心情，但你过去更早之前的心情，对你明天的影响，就没那么直接了。这就是马尔可夫链最核心的思想：“未来只取决于现在，而.............
-
区块链上的智能合约，这玩意儿说白了，就是一份儿写在区块链上、能够自动执行的“数字协议”或者“数字合同”。一旦设定好，它就像个不知疲倦、绝对公正的机器人，严格按照预设的规则来办事，不需要任何人去中间协调，更不用担心有人会偷偷摸摸地改主意。咱们一步步拆解开来，好好说道说道。1. “合同”这个概念，在区块.............
-
好的，咱们聊聊这个“关键时刻掉链子”是个什么意思，包你一听就明白！想象一下，你最喜欢的一场比赛快结束了，就差那么一点点就能赢了，你正要冲过终点线，大家都为你加油，你心里也特别激动，觉得胜利就在眼前了！就在这个时候，突然发生了什么事，让你没能完成最后那一下。这就像你骑自行车，马上就要骑到家门口了，你已.............
-
这句话“文官的衣服上绣的是禽，武官的衣服上绣的是兽。披上了这身皮，我们哪一个不是衣冠禽兽”融合了历史、文化、隐喻和讽刺，需要从多个层面进行解析： 一、历史背景与服饰象征1. 古代官服制度 在中国历史上，官服的纹饰（如禽鸟、兽类）是等级制度和身份象征的重要标志。 文官：常以“禽”为纹.............
-
“自称迪士尼在逃公主”的现象在网络上出现后，引发了广泛讨论。这一说法通常指一些女性在社交媒体、论坛或网络社区中自称是“迪士尼公主”，并可能涉及身份扮演、文化认同、心理需求等多重层面。以下从多个角度详细分析这一现象的可能内涵和背景： 一、文化符号的再诠释：迪士尼公主的象征意义1. 迪士尼公主的原始形象.............
-
自由主义和新自由主义是两种重要的思想体系，它们在政治哲学、经济学和社会政策等领域具有深远的影响。以下是对这两个概念的详细解析： 一、自由主义的定义与核心特征自由主义（Liberalism）是一种以个人自由、法治、民主和理性为价值基础的政治哲学思想体系，其核心在于保障个体权利和限制国家权力。自由主义的.............
-
无政府主义（Anarchism）是一种深刻批判国家权力、追求个体自由与社会平等的政治哲学和实践运动。它并非主张“混乱”或“无序”，而是反对一切形式的强制性权威，尤其是国家对个人生活的控制。以下从多个维度深入解析这一复杂的思想体系： 一、核心定义与本质特征1. 对国家的彻底否定 无政府主义者认.............
-
“爱国家不等于爱朝廷”这句话在理解中国古代政治和文化时非常重要。它揭示了国家与政权（即朝廷）之间的区别，以及臣民对这两者的情感和责任的不同层面。要理解这句话，我们需要先拆解其中的概念： 国家（Guó Jiā）： 在古代，我们通常将其理解为国家的疆土、人民、文化、民族认同和长期的历史延续。它是根植.............
-
理解中国人民银行工作论文中提到的“东南亚国家掉入中等收入陷阱的原因之一是‘文科生太多’”这一论断，需要从多个层面进行深入分析，因为这是一个相对复杂且具有争议性的议题。下面我将尽量详细地解释其背后的逻辑和可能含义：一、 背景：中等收入陷阱首先，我们需要理解什么是“中等收入陷阱”。 定义： 中等收入.............
-
郭主席对房地产的表述“不希望房地产剧烈波动”可以从多个层面来理解，这背后反映了他对中国经济稳定和健康发展的深切关切。要详细理解这一点，我们需要从房地产在中国经济中的地位、波动可能带来的影响、以及“不剧烈波动”的具体含义等角度进行分析。一、 房地产在中国经济中的特殊地位：首先，理解为什么房地产会引起如.............
-
如何理解科幻小说《时间的二分法》？ 详细解读科幻小说《时间的二分法》（英文原名：The Time Machine），由英国著名作家赫伯特·乔治·威尔斯（H.G. Wells）于1895年创作，是科幻文学史上的经典之作。这部小说不仅为我们描绘了一个令人着迷的未来世界，更通过其深刻的社会寓言和哲学思考，.............
-
尹建莉老师关于“延迟满足是鬼话，孩子要及时满足”的观点，确实在教育界引发了不少讨论。要理解她的观点，我们需要深入探讨她为什么会提出这样的论断，以及她所强调的“及时满足”的真正含义。首先，我们来拆解一下“延迟满足”这个概念及其传统理解。传统理解的“延迟满足”：延迟满足（Delayed Gratific.............
-
理解外交部发言人陆慷的说法，即“《中英联合声明》作为一个历史文件，不再具有任何现实意义”，需要从几个关键角度来解读：1. 历史文件的定义与性质： 历史文件是过去的产物： 陆慷的表述首先强调了《中英联合声明》的“历史文件”属性。这意味着它是在特定历史时期、基于当时国际政治格局和两国关系背景下签署的.............
-
杨振宁先生作为一位享誉世界的物理学家，他关于中美教育的评论引起了广泛关注和讨论。理解他的话需要从多个角度进行深入剖析，包括他所处的时代背景、他对教育本质的理解、以及他观察到的中美教育体系的差异。一、 杨振宁先生评论的时代背景与个人经历：首先，要理解杨振宁先生的话，必须考虑到他所处的时代背景和他的个人.............
-
“中国是发达国家的粉碎机”这个说法，虽然带有一定的情绪化和夸张色彩，但其核心要表达的是：中国凭借其独特的经济模式、庞大的市场规模、强大的制造能力和不断进步的科技创新，对传统发达国家在经济和产业领域构成了前所未有的挑战，并在一定程度上“粉碎”了它们原有的竞争优势和发展路径。为了详细理解这一说法，我们可.............
-
“爱国主义是流氓的最后一块遮羞布”这句话，最早出自塞缪尔·约翰逊（Samuel Johnson），一位杰出的18世纪英国作家和评论家。这句话的含义深刻且复杂，通常被用来讽刺和批评那些打着爱国旗号，但实际上在追求个人利益、制造分裂或煽动仇恨的人。要理解这句话，我们可以从以下几个层面来深入剖析：1. 字.............
-
“Control is Dead”这句话的含义非常丰富且具有多层次的解读，它不是一个简单的字面陈述，而是对当前社会、技术、政治、经济等领域中一种普遍的失控感、权力分散化、个体自主性增强以及传统权威式微的深刻反映。要理解这句话，我们需要从不同的角度去剖析：一、 字面含义与引申含义： 字面含义： 最.............
-
“小孩子才分对错，成年人只看利弊”这句话，乍一听可能有些功利甚至冷酷，但深入剖析，它揭示了一种关于成长、认知和处世态度的深刻变化。这句话并不是说成年人完全泯灭了道德感，而是强调在复杂的社会现实中，判断的侧重点会发生微妙而重要的转移。我们来详细地理解这句话的各个层面：一、 “小孩子才分对错”：儿童的认.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有