使用 Python 代码来计算 SDNE 模型的 MAP 值的示例
时间: 2023-03-19 11:21:49 浏览: 38
SDNE 是一种用于构建图的算法,它的目的是学习图的嵌入,使得图中节点之间的相似度可以在嵌入空间中得到体现。
如果要使用 Python 代码来计算 SDNE 模型的 MAP 值,需要按照以下步骤进行:
1. 安装所需的库,包括 NumPy、SciPy 和 scikit-learn。
2. 准备数据。这可以通过从文件或数据库中读取图数据来完成,也可以通过生成随机图来完成。
3. 实例化 SDNE 模型并训练。这可以使用 scikit-learn 中的 `fit()` 方法完成。
4. 使用 SDNE 模型预测节点的嵌入。这可以使用 scikit-learn 中的 `transform()` 方法完成。
5. 计算 MAP 值。这可以使用 scikit-learn 中的 `mean_average_precision_score()` 函数完成。
下面是一个使用 Python 代码来计算 SDNE 模型的 MAP 值的示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.manifold import SpectralEmbedding
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_average_precision_score
# 准备数据
X = np.array([[0, 1], [0, 2], [1, 2], [2, 3], [2, 4]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
# 实例化并训练 SDNE 模型
model = SpectralEmbedding()
model.fit(X_train, y_train)
# 使用 SDNE 模型预测节点的嵌入
X_embed