python计算Cora数据集节点之间的节点相似度

计算图中节点之间的相似度是图的链接分析的一个重要方面，在图论中有很多算法可以用来计算节点之间的相似度。

在Python中，你可以使用 NetworkX 库来处理图数据并计算节点相似度。

下面是一个示例代码，该代码使用了 Jaccard Similarity 方法计算节点间的相似度：

import networkx as nx

# 建立一个图
G = nx.Graph()

# 在图中添加节点和边
G.add_nodes_from(["A", "B", "C", "D"])
G.add_edges_from([("A", "B"), ("B", "C"), ("C", "D"), ("A", "D")])

# 计算图中所有节点对的 Jaccard Similarity
for node1 in G.nodes():
    for node2 in G.nodes():
        if node1 != node2:
            jaccard_similarity = nx.jaccard_coefficient(G, [(node1, node2)])
            print("节点", node1, "和节点", node2, "的Jaccard相似度为：", list(jaccard_similarity)[0][2])

以上代码建立了一个简单的图，并计算了图中所有节点对的 Jaccard Similarity。

这只是一个简单的示例，你还可以使用其他算法和库来计算Cora数据集中节点间的相似度。