怎么把二分图边的特征拿来做邻接矩阵的权重，用python写一段代码实现

假设二分图的边数为$m$，每条边连接的两个节点分别为$i$和$j$，其特征向量为$f_{i,j} \in \mathbb{R}^k$。下面给出一个简单的示例代码，假设特征向量存储在一个形状为$(m, k)$的二维数组中：

import numpy as np
import scipy.sparse as sp
import torch

# 假设特征向量存储在一个名为features的二维数组中，形状为(m, k)
# 计算特征矩阵的相似度矩阵
similarity = np.dot(features, features.T)

# 使用阈值法将相似度矩阵转化为邻接矩阵
threshold = 0.5
adjacency = (similarity > threshold).astype(float)

# 对称归一化邻接矩阵
degree = np.sum(adjacency, axis=1)
d_inv_sqrt = np.power(degree, -0.5)
d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0.
d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt)
adjacency = d_mat_inv_sqrt.dot(adjacency).dot(d_mat_inv_sqrt).tocoo()
adjacency = torch.FloatTensor(adjacency.todense())

在上述代码中，我们首先计算了特征向量矩阵的相似度矩阵$S$，然后使用阈值法将相似度矩阵$S$转化为邻接矩阵$A$，并对邻接矩阵进行了对称归一化处理，最终得到了归一化后的邻接矩阵$D^{-1/2}(A+I)D^{-1/2}$。