链路预测Simrank代码

链路预测是一种用于预测网络中缺失链接的方法，而Simrank是一种常用的链路预测算法之一。Simrank算法基于相似性原理，通过计算节点之间的相似性来预测缺失链接。

以下是链路预测Simrank代码的一个简单示例：

import numpy as np

def simrank(graph, C=0.8, max_iter=100, eps=1e-4):
    nodes = list(graph.keys())
    num_nodes = len(nodes)
    sim_matrix = np.identity(num_nodes)

    for iter in range(max_iter):
        prev_sim_matrix = np.copy(sim_matrix)
        for i in range(num_nodes):
            for j in range(num_nodes):
                if i != j:
                    sim_sum = 0
                    for ni in graph[nodes[i]]:
                        for nj in graph[nodes[j]]:
                            sim_sum += prev_sim_matrix[nodes.index(ni)][nodes.index(nj)]
                    sim_matrix[i][j] = (C / (len(graph[nodes[i]]) * len(graph[nodes[j]]))) * sim_sum

        if np.allclose(sim_matrix, prev_sim_matrix, atol=eps):
            break

    return sim_matrix

# 示例图的邻接矩阵表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'C'],
    'C': ['A', 'B', 'D'],
    'D': ['C']
}

similarity_matrix = simrank(graph)
print(similarity_matrix)

上述代码实现了一个简单的Simrank算法，其中`graph`表示图的邻接矩阵表示，`C`是一个衰减因子，`max_iter`是最大迭代次数，`eps`是收敛阈值。函数`simrank`返回节点之间的相似性矩阵。