deeplink是标签吗

deeplink不是标签，而是一种链接形式。它是一种指向应用程序内特定页面或功能的链接，而不是指向整个应用程序的链接。 Deeplink 可以直接将用户定向到应用程序的特定页面，而不需要用户手动打开应用程序并浏览到特定页面。

相关问题

android deeplink流程,Android Deeplink探究

Android Deeplink是指通过URL链接直接跳转到应用程序中的特定页面的功能。下面是Android Deeplink的流程：

1. 配置Deeplink

首先，需要在应用程序的AndroidManifest.xml文件中定义Deeplink。在intent-filter标签中添加一个action和一个category，并制定一个data元素，来指定Deeplink的URI。

例如，以下代码片段指定了一个Deeplink，当用户点击链接“example://detail/123”时，应用程序将打开一个详情页面：

<activity android:name=".DetailActivity">
    <intent-filter>
        <action android:name="android.intent.action.VIEW" />
        <category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
        <data android:scheme="example"
              android:host="detail"
              android:pathPrefix="/123" />
    </intent-filter>
</activity>

2. 处理Deeplink

当用户点击Deeplink时，Android系统将启动应用程序，并将URI传递给应用程序的onCreate()方法。应用程序可以通过使用以下代码来获取URI：

Uri uri = getIntent().getData();

然后，应用程序可以解析URI，并根据需要执行操作。例如，如果URI包含标识符，则应用程序可能会打开对应的页面或执行相应的操作。

3. 测试Deeplink

最后，可以测试Deeplink是否正常工作。可以使用adb shell命令来模拟Deeplink：

adb shell am start -a android.intent.action.VIEW -d "example://detail/123"

这将模拟用户点击链接“example://detail/123”，并启动应用程序。如果一切正常，应用程序应该会打开一个详情页面。

总的来说，Android Deeplink是一个非常有用的功能，可以帮助应用程序提高用户体验和功能。在实现Deeplink时，需要注意URI的格式和参数的解析，以确保Deeplink正常工作。

运用DeepWalk 对图进行嵌入并使用逻辑回归进行链路预测的 Python 代码

以下是使用DeepWalk进行图嵌入和逻辑回归进行链路预测的Python代码：

首先，安装依赖库：

!pip install networkx
!pip install gensim
!pip install scikit-learn

然后，导入必要的库：

import networkx as nx
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score, average_precision_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，定义函数进行图嵌入：

def graph_embedding(G, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, workers=4):
    walks = []
    for node in G.nodes():
        for i in range(num_walks):
            walks.append(nx.random_walk(G, node, walk_length=walk_length))
    embeddings = Word2Vec(walks, size=dimensions, window=10, min_count=0, sg=1, workers=workers)
    return embeddings

然后，定义函数进行链路预测：

def link_prediction(embeddings, edges):
    X = np.array([np.concatenate((embeddings[str(edge[0])], embeddings[str(edge[1])])) for edge in edges])
    y = np.array([edge[2] for edge in edges])
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    clf = LogisticRegression(random_state=0)
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
    roc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
    ap = average_precision_score(y_test, y_pred)
    return roc, ap

最后，使用示例：

# 构建图
G = nx.karate_club_graph()

# 添加随机标签
for node in G.nodes():
    G.nodes[node]['label'] = np.random.randint(2)

# 构建边列表
edges = []
for edge in G.edges():
    label = 1 if G.nodes[edge[0]]['label'] == G.nodes[edge[1]]['label'] else 0
    edges.append((edge[0], edge[1], label))

# 进行图嵌入
embeddings = graph_embedding(G)

# 进行链路预测
roc, ap = link_prediction(embeddings, edges)

# 输出结果
print('ROC AUC score:', roc)
print('Average Precision score:', ap)

代码说明：

该示例使用了karate_club_graph构建了一个简单的图，并随机为节点添加了标签。然后，使用graph_embedding函数进行图嵌入，生成节点的向量表示。接着，使用link_prediction函数进行链路预测，其中使用了逻辑回归模型。最终，输出ROC AUC和Average Precision两个评价指标的得分。