链路预测算法代码

链路预测算法是指利用网络结构信息来预测未知节点之间是否存在边。常见的链路预测算法包括基于邻居的方法、基于路径的方法、基于相似性的方法等。下面是一个基于邻居的链路预测算法的 Python 代码示例：

import networkx as nx
import numpy as np

def link_prediction(G):
    n = G.number_of_nodes()
    A = nx.adjacency_matrix(G).todense()
    X = np.dot(A, A)
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i == j or G.has_edge(i,j):
                X[i,j] = 0
            else:
                X[i,j] = X[i,j]/np.sqrt(G.degree(i)*G.degree(j))
    return X

该算法首先将网络表示为邻接矩阵 A，然后计算矩阵 X，其中 X[i,j] 表示节点 i 和节点 j 之间的相似性得分。最后，通过比较 X 中未知节点对的得分来预测它们之间是否存在边。

相关问题

链路预测Simrank代码

链路预测是一种用于预测网络中缺失链接的方法，而Simrank是一种常用的链路预测算法之一。Simrank算法基于相似性原理，通过计算节点之间的相似性来预测缺失链接。

以下是链路预测Simrank代码的一个简单示例：

import numpy as np

def simrank(graph, C=0.8, max_iter=100, eps=1e-4):
    nodes = list(graph.keys())
    num_nodes = len(nodes)
    sim_matrix = np.identity(num_nodes)

    for iter in range(max_iter):
        prev_sim_matrix = np.copy(sim_matrix)
        for i in range(num_nodes):
            for j in range(num_nodes):
                if i != j:
                    sim_sum = 0
                    for ni in graph[nodes[i]]:
                        for nj in graph[nodes[j]]:
                            sim_sum += prev_sim_matrix[nodes.index(ni)][nodes.index(nj)]
                    sim_matrix[i][j] = (C / (len(graph[nodes[i]]) * len(graph[nodes[j]]))) * sim_sum

        if np.allclose(sim_matrix, prev_sim_matrix, atol=eps):
            break

    return sim_matrix

# 示例图的邻接矩阵表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'C'],
    'C': ['A', 'B', 'D'],
    'D': ['C']
}

similarity_matrix = simrank(graph)
print(similarity_matrix)

上述代码实现了一个简单的Simrank算法，其中`graph`表示图的邻接矩阵表示，`C`是一个衰减因子，`max_iter`是最大迭代次数，`eps`是收敛阈值。函数`simrank`返回节点之间的相似性矩阵。

链路预测matlab代码

链路预测是指根据已知网络拓扑结构和节点属性信息，预测网络中节点之间是否存在连接关系。下面是一个基于邻居相似性的链路预测算法的 MATLAB 代码：

function [A_hat] = neighbor_similarity(A)
% 邻居相似性链路预测算法
% 输入：A-邻接矩阵
% 输出：A_hat-预测的邻接矩阵

% 计算节点的度数
d = sum(A);

% 构造度数矩阵
D = diag(d);

% 计算拉普拉斯矩阵
L = D - A;

% 计算邻居相似性矩阵
S = inv(D) * L * inv(D);

% 构造预测的邻接矩阵
A_hat = zeros(size(A));
for i = 1:size(A,1)
    for j = i+1:size(A,2)
        if A(i,j) == 0
            A_hat(i,j) = S(i,j);
            A_hat(j,i) = S(j,i);
        end
    end
end
end

该算法的基本思想是利用节点之间的邻居相似性来预测节点之间的连接关系。具体地，计算每对节点之间的邻居相似性，然后将邻居相似性作为节点之间连接概率的估计值，从而构造预测的邻接矩阵。