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目录
1、常见的链路预测方法
2、图神经网络上的链路预测
3、使用PyTorch和DGL库实现图神经网络进行链路预测
链路预测是指在一个给定的网络中,根据已有的网络结构信息,尝试预测两个节点之间是否存在连接或者可能会建立连接的概率。这在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域中都有广泛的应用。
在复杂网络中,链路预测可以帮助我们理解网络的演化过程、发现隐藏的关系和未知的连接,以及预测未来的网络演化趋势。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-486759.html
1、常见的链路预测方法
基于相似性的方法:这类方法假设具有相似性的节点之间更有可能存在连接。常见的相似性度量方法包括共同邻居数、Jaccard系数、Adamic/Adar指数等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-486759.html
到了这里,关于【复杂网络建模】——使用PyTorch和DGL库实现图神经网络进行链路预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!