链路预测代码python

链路预测是指根据已知网络结构和节点属性，预测网络中两个节点之间是否存在连接。链路预测通常用于社交网络分析、蛋白质相互作用网络分析等领域。以下是一个简单的链路预测代码示例，使用Python和networkx库实现：

import networkx as nx
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 构建网络
G = nx.karate_club_graph()

# 构建特征矩阵
features = np.random.rand(len(G.nodes()), 10)

# 划分训练集和测试集
edges = list(G.edges())
np.random.shuffle(edges)
train_edges = edges[:int(0.8*len(edges))]
test_edges = edges[int(0.8*len(edges)):]

# 构建训练集和测试集的标签
train_labels = [1 if G.has_edge(*edge) else 0 for edge in train_edges]
test_labels = [1 if G.has_edge(*edge) else 0 for edge in test_edges]

# 计算节点相似度
similarity_matrix = np.dot(features, features.T)

# 计算AUC
train_predictions = [similarity_matrix[edge[0], edge[1]] for edge in train_edges]
test_predictions = [similarity_matrix[edge[0], edge[1]] for edge in test_edges]
train_auc = roc_auc_score(train_labels, train_predictions)
test_auc = roc_auc_score(test_labels, test_predictions)
print("Train AUC:", train_auc)
print("Test AUC:", test_auc)

以上代码中，我们使用了networkx库构建了一个karate_club_graph网络，随机生成了一个节点特征矩阵，并将其用于计算节点之间的相似度矩阵。然后，我们将网络的边随机划分为训练集和测试集，并根据训练集和测试集的边是否存在来构建标签。最后，我们使用节点相似度矩阵预测训练集和测试集中边的存在，并计算AUC值评估预测效果。