动态链路预测matlab代码
时间: 2023-10-08 07:09:41 浏览: 59
动态链路预测是一种预测网络中节点间连接关系的技术,常用于社交网络、蛋白质相互作用网络等领域。下面是一个简单的基于 Matlab 实现的动态链路预测代码示例:
```
% 加载网络数据
load('network.mat');
% 分割训练集和测试集
num_nodes = size(network, 1);
test_ratio = 0.2;
test_size = round(num_nodes * test_ratio);
train_size = num_nodes - test_size;
train_set = network(1:train_size, :);
test_set = network(train_size+1:end, :);
% 计算相似度矩阵
similarity = zeros(num_nodes, num_nodes);
for i = 1:num_nodes
for j = i+1:num_nodes
common_neighbors = intersect(find(train_set(i,:)), find(train_set(j,:)));
similarity(i,j) = length(common_neighbors);
similarity(j,i) = similarity(i,j);
end
end
% 计算预测准确率
predicted_links = zeros(test_size, 2);
for i = 1:test_size
node1 = i + train_size;
node2_candidates = setdiff(1:num_nodes, [node1 find(train_set(node1,:))]);
node2_similarities = similarity(node1, node2_candidates);
[sorted_similarities, sorted_indices] = sort(node2_similarities, 'descend');
predicted_links(i,:) = [node1, node2_candidates(sorted_indices(1))];
end
accuracy = sum(ismember(test_set, predicted_links, 'rows')) / test_size;
fprintf('Accuracy: %.4f\n', accuracy);
```
其中,`network` 是一个二维矩阵,表示网络中节点间的连接关系,例如 `network(i,j)` 等于 1 表示节点 i 和节点 j 之间有连接,等于 0 表示没有连接。代码中的相似度计算使用的是共同邻居数,可以根据具体需求进行修改。