关系预测
节点详情的 PREDICTIONS（预测）区块回答一个很具体的问题：
有哪两个概念从未出现在同一篇笔记里，但从整张网的结构看，它们很可能该连？
这一层不是 AI：不联网、不消耗 API Key、离线可用。
直觉：共享的中间概念越冷门，信号越强
假设 A 和 B 从未同现，但它们都和 C 有关。C 的"分量"取决于 C 有多常见：
- C 是「设计思维」这种到处都出现的概念 → 几乎没有信息量，因为它跟什么都沾边
- C 是一个只在三篇笔记里出现过的冷门概念 → 信号很强，两个东西同时碰上同一个冷门概念不太可能是巧合
所以你天天在用的那个概念被共享了也说明不了什么，而一个冷门概念被两条不同的思路同时碰到，分量就重得多。
结果怎么读
每条预测带三样东西：
| 元素 | 含义 |
|---|---|
| 候选节点 | 建议与当前节点相连的那个概念 |
| 置信度 | Strong / Moderate / Weak——共享的那些概念加起来有多大分量 |
| 共同邻居 | 促成这个判断的中间概念，按稀有度排序——排在最前的那个分量最重 |
共同邻居这一栏是它可解释的原因：你不必信任一个评级，可以直接看「原来 A 和 B 都跟这三个概念有关」，然后自己判断。
只看从未共现的
已经共现过的配对不会出现在预测里——那些是事实，归共现矩阵管。预测专门负责还没发生的。
什么时候不准
- 笔记太少时几乎不出结果：没有足够的共享概念可依据
- 有一个万能节点（比如你给每篇笔记都链了同一个概念）会稀释信号——好在这么常见的概念本身分量就很轻
- 引用数为 0 的节点直接跳过
与语义相关的区别
两者都在找「还没连上的东西」，但依据完全不同：
| 依据 | 能发现什么 | |
|---|---|---|
| 关系预测 | 你的链接结构 | 用词完全不同、但在网络中处于相似位置的概念 |
| 语义相关 | 文字的含义 | 说的是同一件事、但你从没连过的笔记 |
一个看结构，一个看含义。都免费，且可以互相印证——两边都指出的一对，值得优先去连。