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链路预测是复杂网络的一个重要研究方向,基于节点对的相似性指标进行预测是最为常用的一种方法.已有的链路预测方法通常是基于节点对的共同邻居节点的个数或度值来定义它们之间的相似性度量.然而,节点间的关系不仅与公共节点自身的性质有关,节点间联系的紧密程度也会起到一定作用.基于这个观点,提出一种新的节点对相似性指标,称为依据节点贡献(Node Contribution)的相似性指标.该指标主要通过定义节点的贡献来刻画共同邻居节点之间的联系紧密程度,进而给出节点相似性的计算方法.在六组实际数据集上的实验分析表明该方法比三种经典的链路预测方法具有更好的链路预测性能.