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。

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链路预测基准算法的auc代码怎么写

链路预测的基准算法通常是随机算法（Random Prediction），其思路是随机地预测每条边是否存在，因此其AUC值应该接近于0.5。以下是使用Python编写的随机算法的AUC代码示例：

import random
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 构造样本数据，其中x表示节点对，y表示链路存在性（0/1）
x = [(1, 2), (3, 4), (2, 3), (1, 4), (2, 4)]
y = [1, 0, 1, 0, 1]

# 随机预测每条边的存在性
pred = [random.random() for _ in range(len(y))]

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y, pred)
print('Random Prediction AUC:', auc)

在上述代码中，我们首先构造了一个简单的样本数据集，然后使用random.random()函数生成了与样本数据同样数量的随机预测值，最后使用sklearn.metrics库中的roc_auc_score函数计算了AUC值，并输出到控制台。

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x = [(1, 2), (3, 4), (2, 3), (1, 4), (2, 4)]
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# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y, pred)
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在上述代码中，我们首先构造了一个简单的样本数据集，然后使用random.random()函数生成了与样本数据同样数量的随机预测值，最后使用sklearn.metrics库中的roc_auc_score函数计算了AUC值，并输出到控制台。