链路预测matlab代码

链路预测是指根据已知网络拓扑结构和节点属性信息，预测网络中节点之间是否存在连接关系。下面是一个基于邻居相似性的链路预测算法的 MATLAB 代码：

function [A_hat] = neighbor_similarity(A)
% 邻居相似性链路预测算法
% 输入：A-邻接矩阵
% 输出：A_hat-预测的邻接矩阵

% 计算节点的度数
d = sum(A);

% 构造度数矩阵
D = diag(d);

% 计算拉普拉斯矩阵
L = D - A;

% 计算邻居相似性矩阵
S = inv(D) * L * inv(D);

% 构造预测的邻接矩阵
A_hat = zeros(size(A));
for i = 1:size(A,1)
    for j = i+1:size(A,2)
        if A(i,j) == 0
            A_hat(i,j) = S(i,j);
            A_hat(j,i) = S(j,i);
        end
    end
end
end

该算法的基本思想是利用节点之间的邻居相似性来预测节点之间的连接关系。具体地，计算每对节点之间的邻居相似性，然后将邻居相似性作为节点之间连接概率的估计值，从而构造预测的邻接矩阵。

相关问题

动态链路预测matlab代码

动态链路预测是一种预测网络中节点间连接关系的技术，常用于社交网络、蛋白质相互作用网络等领域。下面是一个简单的基于 Matlab 实现的动态链路预测代码示例：

% 加载网络数据
load('network.mat');

% 分割训练集和测试集
num_nodes = size(network, 1);
test_ratio = 0.2;
test_size = round(num_nodes * test_ratio);
train_size = num_nodes - test_size;
train_set = network(1:train_size, :);
test_set = network(train_size+1:end, :);

% 计算相似度矩阵
similarity = zeros(num_nodes, num_nodes);
for i = 1:num_nodes
    for j = i+1:num_nodes
        common_neighbors = intersect(find(train_set(i,:)), find(train_set(j,:)));
        similarity(i,j) = length(common_neighbors);
        similarity(j,i) = similarity(i,j);
    end
end

% 计算预测准确率
predicted_links = zeros(test_size, 2);
for i = 1:test_size
    node1 = i + train_size;
    node2_candidates = setdiff(1:num_nodes, [node1 find(train_set(node1,:))]);
    node2_similarities = similarity(node1, node2_candidates);
    [sorted_similarities, sorted_indices] = sort(node2_similarities, 'descend');
    predicted_links(i,:) = [node1, node2_candidates(sorted_indices(1))];
end
accuracy = sum(ismember(test_set, predicted_links, 'rows')) / test_size;
fprintf('Accuracy: %.4f\n', accuracy);

其中，`network` 是一个二维矩阵，表示网络中节点间的连接关系，例如 `network(i,j)` 等于 1 表示节点 i 和节点 j 之间有连接，等于 0 表示没有连接。代码中的相似度计算使用的是共同邻居数，可以根据具体需求进行修改。

时间链路预测模型代码matlab

时间链路预测模型是一种用于预测无线传感器网络中节点之间的连接情况的方法。以下是一个基于matlab的时间链路预测模型的示例代码：

%加载数据
load('data.mat');
%获取数据大小
[n,m] = size(data);
%分割数据
train_data = data(1:floor(0.8*n),:);
test_data = data(floor(0.8*n)+1:end,:);
%初始化模型参数
theta = rand(m-1,1);
alpha = 0.01;
num_iters = 1000;
%训练模型
[theta, J_history] = gradientDescent(train_data(:,1:m-1), train_data(:,m), theta, alpha, num_iters);
%测试模型
predictions = predict(test_data(:,1:m-1), theta);
%计算准确率
accuracy = mean(double(predictions == test_data(:,m))) * 100;
fprintf('准确率: %f%%\n', accuracy);

其中，`data.mat` 是一个包含节点之间连接情况的数据集，第1到第m-1列为输入变量（节点之间的特征），第m列为输出变量（节点之间的连接情况）。`gradientDescent` 是梯度下降算法的实现，`predict` 是模型预测函数的实现。运行以上代码即可训练和测试时间链路预测模型，并计算准确率。