【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

10月前作者：Lingxw_w 分类：Toy博客阅读(39) 违法举报

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【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

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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。

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

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