CRISP-DM 的挖掘流程结构清晰、上手快，在链接挖掘这种场景下用起来还蛮顺的。你只要熟一点数据预和建模思路，再配上像 MATLAB 这类能搞互信息计算的工具，关联关系就不那么头疼了。嗯，尤其是搞那种共引数据的，异常链路检测也能跑出点意思来。

链接挖掘的目标其实挺直白：就是找出网络中那些“存在但你没注意到”的链接。用 CRISP-DM 这个流程来搞，你能把问题切得比较细，比如数据理解和建模阶段能结合互信息来做。像mutual information这类指标，用起来蛮方便，还挺直观。

要用互信息？可以看看几个实用资源。比如MATLAB 实现的互信息计算，适合你手上是离散变量的；再比如图像互信息配准这个，虽然听着是图像的，但方法和原理可以借来用用。数据建模后想解释点啥，也可以看看信息熵和互信息的计算方法详解。

链接挖掘不一定非得重建个大系统，其实按 CRISP-DM 那几步走，配合点实际数据、加点模型试试，你就能把潜在线索挖出来。如果你是搞知识图谱、社交网络的，可以重点关注一下“异常链接检测”，挺有意思。