链路预测代码python

链路预测是一种基于网络结构的预测方法，可以预测网络中两个节点之间是否存在链接。以下是一个简单的链路预测代码示例：

import networkx as nx
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 生成一个随机图
G = nx.gnp_random_graph(50, 0.2)

# 将图中的节点分为训练集和测试集
edges = np.array(G.edges())
np.random.shuffle(edges)
train_edges = edges[:int(len(edges) * 0.8)]
test_edges = edges[int(len(edges) * 0.8):]

# 构造训练集和测试集的标签
train_labels = np.array([1 if G.has_edge(u, v) else 0 for u, v in train_edges])
test_labels = np.array([1 if G.has_edge(u, v) else 0 for u, v in test_edges])

# 构造特征向量
adj_matrix = nx.to_numpy_array(G)
degree_matrix = np.diag(np.sum(adj_matrix, axis=1))
laplacian_matrix = degree_matrix - adj_matrix
eig_values, eig_vectors = np.linalg.eigh(laplacian_matrix)
features = eig_vectors[:, :10]

# 使用逻辑回归进行预测
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(features[train_edges], train_labels)
pred_labels = lr.predict_proba(features[test_edges])[:, 1]

# 计算AUC得分
auc_score = roc_auc_score(test_labels, pred_labels)
print(auc_score)

该代码使用了Python中的networkx库生成了一个随机图，并将图中的节点分为训练集和测试集。然后，构造了每个节点的特征向量，并使用逻辑回归算法进行预测。最后，计算了AUC得分来评估预测的准确性。