如何运用Common Neighbor方法进行链路预测

Common Neighbor 方法是一种用于链路预测的算法，它的基本思想是，如果两个节点有很多的共同邻居，那么它们之间很可能存在一条链路。

要运用 Common Neighbor 方法进行链路预测，需要先对网络图进行预处理，提取出所有节点的邻居信息。然后对于给定的两个节点，计算它们的共同邻居数量，如果共同邻居数量较多，就可以认为它们之间可能存在一条链路。

举个例子，假设现在有一张网络图，其中包含三个节点 A、B、C，它们的邻居信息如下表所示：

| 节点 | 邻居 |
|------|------|
| A | B |
| B | A, C |
| C | B |

在这张网络图中，A 和 B 之间存在一条链路，B 和 C 之间也存在一条链路。如果使用 Common Neighbor 方法进行链路预测，可以得到以下结果：

- A 和 B 之间的共同邻居数量为 1（即 B），所以它们之间可能存在一条链路。
- B 和 C 之间的共同邻居数量为 1（即 B），所以它们之间可能存在一条链路。
- A 和 C 之间的共同邻居数量

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无属性链路预测方法是基于网络结构的链路预测方法，它不需要节点的属性信息，只需要知道节点之间的连接关系。无属性链路预测的常用方法包括:

- 基于节点度的预测方法，如 Common Neighbor，Jaccard Coefficient 和 Adamic-Adar。

- 基于路径的预测方法，如 Katz 和 Random Walk with Restart。

- 基于模型的预测方法，如基于潜在狄利克雷过程的方法。

使用这些方法时，可以根据节点之间的连接关系来预测是否存在链路，这些方法的具体细节可以网上查阅或参考相关论文。