对于email数据集，用katz算法进行链路预测。设置训练集比例为90%，并比较AUC和Precision(L=100,200)python

好的，针对您的问题，我将给出以下解答：

首先，Katz算法是一种用于链路预测的算法，它基于网络中节点对之间的共同邻居数量，计算节点对之间的相似度。在预测链路时，该算法将计算出节点对之间的相似度得分，然后按得分排序，选取最高得分的节点对作为预测链路。

其次，对于email数据集，我们可以使用Katz算法进行链路预测。在这里，我们将数据集分成训练集和测试集，训练集占90%。我们可以使用Python的NetworkX库来实现Katz算法。具体步骤如下：

1. 从数据集中读取网络图，并将其分成训练集和测试集。

2. 使用NetworkX库计算训练集中节点对之间的Katz相似度得分。

3. 按照得分排序，并选取前L个节点对作为预测链路。

4. 计算AUC和Precision，并对比L=100和L=200时的结果。

示例代码如下：

import networkx as nx
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score, precision_score
from networkx.algorithms.link_prediction import katz_similarity

# 从数据集中读取网络图
G = nx.read_edgelist('email-Eu-core.txt')

# 将数据集分成训练集和测试集
train_edges, test_edges = train_test_split(G.edges(), train_size=0.9)

# 计算训练集中节点对之间的Katz相似度得分
katz_scores = katz_similarity(G, ebunch=train_edges)

# 按照得分排序，并选取前L个节点对作为预测链路
L = 100
pred_edges = sorted(katz_scores, key=lambda x: x[2], reverse=True)[:L]

# 计算AUC和Precision，并对比L=100和L=200时的结果
test_labels = [1 if e in test_edges else 0 for e in pred_edges]
test_scores = [s for _, _, s in pred_edges]

auc_score = roc_auc_score(test_labels, test_scores)
precision = precision_score(test_labels, [1 if s > 0 else 0 for s in test_scores])

print(f'AUC score: {auc_score:.4f}')
print(f'Precision: {precision:.4f}')

这段代码中，我们使用了sklearn库中的train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集。然后，我们使用NetworkX库中的katz_similarity函数计算训练集中节点对之间的Katz相似度得分，并按得分从高到低排序，选取前L个节点对作为预测链路。最后，我们使用sklearn库中的roc_auc_score和precision_score函数计算AUC和Precision，并将结果输出。

需要注意的是，Katz算法的计算复杂度较高，对于大型网络图可能需要较长的计算时间。此外，预测结果的质量也与数据集的特征有关，因此需要根据具体情况进行调整。

希望这个回答可以帮助到您！