我有网络的节点数据集，它们部分的边数据集，需要对不存在的边进行链路预测，如何构建特征矩阵和标签向量，给出python代码

链路预测是一个典型的二分类问题，需要将数据集中的存在的边标记为1，不存在的边标记为0。构建特征矩阵和标签向量的过程中，需要考虑以下几个方面：

1. 节点属性特征：将节点的属性信息编码为特征向量，可以使用One-hot编码或者嵌入式编码。

2. 相邻节点特征：将节点的邻居节点的属性信息编码为特征向量，可以使用相似度度量方法，如余弦相似度、Jaccard相似度等。

3. 图结构特征：将整个图的结构信息编码为特征向量，可以使用图的中心性指标、密度、连通性等。

下面是一个简单的Python代码示例，用于构建特征矩阵和标签向量：

import numpy as np
import networkx as nx
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载节点属性特征
node_features = np.load('node_features.npy')

# 加载边数据集
edges = np.loadtxt('edges.txt', dtype=int)

# 构建无向图
graph = nx.Graph()
graph.add_edges_from(edges)

# 构建标签向量
labels = []
for u, v in edges:
    if graph.has_edge(v, u):
        labels.append(1)
    else:
        labels.append(0)

# 构建特征矩阵
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(graph).todense()
adj_features = np.dot(node_features, adj_matrix)
all_features = np.hstack([node_features, adj_features])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(all_features, labels, test_size=0.2)

在上面的代码中，我们首先加载节点属性特征和边数据集，然后使用NetworkX库构建无向图。接着，我们根据边数据集构建标签向量，其中存在的边标记为1，不存在的边标记为0。最后，我们构建特征矩阵，将节点属性特征和图结构特征拼接起来，划分训练集和测试集。