链接预测研究如何利用网络中已有的信息预测可能存在的关系链接，目前已成为数据挖掘领域的热点研究问题之一。社会网络中普遍存在社团结构，社团对链接的形成有重要的影响，但在大多数链接预测方法中未得到深入研究。针对这一现象提出一种新的链接预测方法，采用社团信息改进节点对样本的描述，并在监督学习框架中学习和预测。在现实数据集Facebook和ACF中的实验结果表明，加入社团信息的链接预测方法获得了更高的准确率。