链路预测python代码

链路预测是一个广泛的领域，因此具体的代码实现可能会有所不同。这里提供一个基于Python和NetworkX库的简单示例，用于预测一个社交网络中两个节点之间是否存在连接。

首先，我们需要导入必要的库：

import networkx as nx
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以使用NetworkX库创建一个简单的社交网络图：

G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(1, 4)
G.add_edge(2, 4)
G.add_edge(3, 4)
G.add_edge(4, 5)
G.add_edge(4, 6)
G.add_edge(5, 6)

接下来，我们可以使用NetworkX库提供的一些函数来计算每对节点之间的一些网络特征，如度中心性、介数中心性和聚集系数等。这些特征将用于训练我们的机器学习模型。

degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
clustering_coefficient = nx.clustering(G)

然后，我们可以使用这些特征来创建我们的数据集。我们将每对节点之间的特征作为一个样本，样本标签表示这两个节点之间是否存在连接。我们将数据集划分为训练集和测试集。

X = []
y = []
for node1 in G.nodes():
    for node2 in G.nodes():
        if node1 != node2:
            features = []
            features.append(degree_centrality[node1])
            features.append(degree_centrality[node2])
            features.append(betweenness_centrality[node1])
            features.append(betweenness_centrality[node2])
            features.append(clustering_coefficient[node1])
            features.append(clustering_coefficient[node2])
            X.append(features)
            if G.has_edge(node1, node2):
                y.append(1)
            else:
                y.append(0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用逻辑回归模型来训练我们的机器学习模型，并使用测试集评估其性能。

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这是一个简单的链路预测示例。请注意，在实际应用中，您可能需要使用更复杂的模型和更多的特征来预测节点之间的连接。