使用python，随机生成一个无向图，用Katz算法进行链路预测。设置训练集比例为90%，并比较AUC值和Precision

好的，我会根据你的要求回答该问题。

首先，我们可以使用 NetworkX 库来生成一个随机无向图。下面是一个简单的代码示例：

import networkx as nx
import random

# 生成一个有10个节点的随机无向图
graph = nx.Graph()
for i in range(10):
    graph.add_node(i)
for i in range(10):
    for j in range(i+1, 10):
        if random.random() < 0.5:
            graph.add_edge(i, j)

接下来，我们可以使用 `train_test_split` 函数来将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 随机生成100个节点的无向图
graph = nx.fast_gnp_random_graph(100, 0.1)

# 构建特征矩阵
features = nx.to_numpy_matrix(graph)

# 构建标签矩阵
labels = []
for edge in graph.edges():
    if random.random() < 0.5:
        labels.append(1)
    else:
        labels.append(0)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.1)

接下来，我们可以使用 `Katz` 算法来进行链路预测。下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.metrics import roc_auc_score, precision_score
from karateclub import Katz

# 构建Katz模型并训练
model = Katz()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算AUC和Precision
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)

最后，我们可以比较 AUC 值和 Precision 值来评估模型的性能。一般来说，AUC 值越接近 1，模型的性能越好；Precision 值越接近 1，模型的准确率越高。

需要注意的是，由于随机生成的图的性质不同，实验结果可能会有所不同。