用MAP评估SDNE的代码
时间: 2023-02-06 09:21:31 浏览: 47
SDNE (Structure Deep Network Embedding) 是一种用于将网络结构映射到低维空间的方法。
要使用 MAP (Mean Average Precision) 评估 SDNE 的代码,需要先了解什么是 MAP 和 SDNE。
MAP 是一种用于评估推荐系统的度量方法。它衡量的是给定推荐列表中排名前 K 位的相关性。如果推荐的内容越相关,则 MAP 值就越高。
SDNE 是一种用于将网络结构映射到低维空间的方法。它使用深度学习技术来学习网络结构的嵌入。这可以用于任何类型的网络,包括社交网络、交通网络和蛋白质互作网络。
下面是一个使用 Python 代码的示例,用于评估使用 SDNE 进行网络嵌入的结果:
```
from sklearn.metrics import average_precision_score
# 计算预测的相关性分数
scores = []
for i in range(len(test_edges)):
scores.append(calculate_similarity(embeddings[test_edges[i][0]], embeddings[test_edges[i][1]]))
# 计算平均准确率
map = average_precision_score(test_labels, scores)
print("MAP:", map)
```
在这个示例中,`test_edges` 和 `test_labels` 是测试数据的边和标签。`embeddings` 是使用 SDNE 得出的嵌入。`calculate_similarity` 函数计算给定嵌入之间的相似度。最后,使用 `average_precision_score`
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