链路预测任务全流程代码

链路预测是指在图结构数据中，通过对已知的节点和边的信息进行学习，预测未知节点之间是否存在连接关系。下面是链路预测任务的全流程代码示例：

1. 数据准备

首先需要准备图结构数据，这里以一个简单的无向图为例，其中包含5个节点和6条边。数据格式为：每行两个数字，表示两个节点之间存在一条边。

0 1
0 2
1 2
2 3
3 4
2 4

代码如下：

import networkx as nx

# 读取数据
edges = []
with open("data.txt") as f:
    for line in f:
        edges.append(tuple(map(int, line.strip().split())))

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from(edges)

2. 特征提取

特征提取是指将节点和边的信息转化为机器学习模型可以处理的特征向量。这里使用了常见的节点度数和聚类系数作为特征。节点度数表示该节点与其他节点相连的数量，聚类系数表示该节点的邻居节点之间相连的概率。

代码如下：

import numpy as np

# 提取节点特征
degrees = np.array([G.degree(node) for node in G.nodes()])
clustering_coefs = np.array(list(nx.clustering(G).values()))

# 将节点特征拼接成特征矩阵
X = np.column_stack([degrees, clustering_coefs])

3. 标签生成

标签生成是指根据已知的节点和边信息，生成对应的连接关系标签。这里假设已知节点0和1之间存在连接关系，其余节点之间不存在连接关系。

代码如下：

# 生成标签
y = np.zeros((len(G), len(G)))
y[0, 1] = 1
y[1, 0] = 1
y[2:, :] = -1
y[:, 2:] = -1

4. 模型训练

模型训练是指使用已知的节点和边信息，训练机器学习模型，得到链路预测模型。这里使用了常见的逻辑回归模型。

代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, y.ravel())

5. 预测结果

预测结果是指使用训练好的模型，预测未知节点之间是否存在连接关系。这里以节点0和3之间的连接关系为例，进行预测。

代码如下：

# 预测节点之间是否存在连接关系
x_test = np.array([[G.degree(0), nx.clustering(G, 0)],
                   [G.degree(3), nx.clustering(G, 3)]])
y_pred = clf.predict_proba(x_test)[:, 1]

print("节点0和3之间的连接关系预测概率为：", y_pred[0, 1])

以上就是链路预测任务的全流程代码示例。需要注意的是，这里使用了简单的示例图和特征，实际应用中需要针对具体问题进行特征工程和模型选择。