link prediction

链接预测是一种应用于知识图谱中的技术，它将实体和关系映射到连续向量空间中，用于对知识图谱中的实体和关系进行预测。链接预测任务主要包括实体之间的关系预测和实体类型的预测。在实际应用中，链接预测可以用于社交网络中的用户推荐、生物领域中的蛋白质相互作用预测以及对未标记节点类型的预测等多个领域。

在链接预测中，常用的评估指标包括平均等级（Mean Rank）、平均倒数等级（Mean Reciprocal Rank）和命中率前n（Hits@n）。这些指标可以用来评估嵌入模型在链接预测任务上的性能。

链接预测方法多种多样，包括基于相似度的方法、概率统计方法、预处理方法、SVM或KNN等算法。此外，链接预测还可以使用表示学习、神经网络和规则等方法进行推理，以及各种方法的混合使用。

相关问题

gcn link prediction

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图数据的节点分类、图分类和链接预测等任务的深度学习模型。

GCN最初是由Kipf和Welling在2017年提出的。它通过对图数据进行卷积操作，实现了对节点特征的传播和聚合。GCN的主要思想是在图数据上执行谱卷积操作，其中节点的特征是通过与相邻节点的特征进行加权平均得到。

GCN的链接预测是指根据已知的部分图结构，预测图中两个节点之间是否存在边的任务。链接预测在社交网络分析、生物信息学等领域中有重要的应用。

在GCN中进行链接预测的一种常见方法是使用图结构和节点特征进行训练。首先，通过GCN的卷积层和汇聚层，对图中的节点进行特征提取，得到节点的隐藏特征表示。然后，通过连接这些隐藏特征表示的节点，构建一个适当的目标函数进行训练。最后，使用训练好的模型对未知节点间的边进行预测。

链接预测任务的关键是如何表示节点特征和图结构。通常使用节点属性、节点语义相似度和图结构上的邻居信息来表示节点特征。在图结构上，可以通过邻接矩阵来表示节点间的连接关系。

GCN在链接预测任务中的优点是，它能够学习节点间的复杂依赖关系，并且能够对未知节点进行预测。此外，GCN还可以通过堆叠多个卷积层来提高模型的表达能力。

总的来说，GCN可以通过学习节点的隐藏特征和图结构来进行链接预测。它是一种强大的深度学习模型，在图数据分析中具有广泛的应用前景。

link prediction dataset

根据引用，目前主要使用【data/yeast/yeast.edgelist】下的蛋白质数据进行link prediction。根据引用和，在预测link prediction时，可以使用两个不同的预测模型，即GATModelGAN和GATModel。这些模型会返回原始的图邻接矩阵和经过模型编码后的hidden embedding经过内积解码的邻接矩阵。然后可以对这两个矩阵进行比对，得出link prediction结果。因此，link prediction的dataset可以是蛋白质数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现图神经网络进行link prediction of protein interactions](https://blog.csdn.net/newlw/article/details/122512954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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