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。