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link-prediction 的安装和配置教程

2025-05-23 07:59:30作者:沈韬淼Beryl

项目基础介绍

该项目是一个针对社交网络中的链接预测的机器学习实验项目。它通过实现和应用多种链接预测方法,对SNAP Facebook数据集和SNAP Twitter数据集以及使用networkx生成的随机网络进行测试,并计算和比较各种方法的ROC AUC、平均精度和运行时间。

主要编程语言

该项目主要使用Python编程语言。

关键技术和框架

项目使用的关键技术包括但不限于以下几种:

  • (变分)图自动编码器:一种用于无监督图学习的端到端可训练的卷积神经网络模型。
  • Node2Vec/DeepWalk:一种基于skip-gram的学习节点嵌入的方法,从给定图中的随机游走中学习。
  • 谱聚类:使用谱嵌入从邻接矩阵中创建节点表示。
  • 基线指标:包括Adamic/Adar、Jaccard系数、优先连接等。

使用的框架和库有TensorFlow、networkx、gensim、scikit-learn、scipy、jupyter notebook和pandas。

准备工作

在开始安装前,请确保您的系统中已安装以下依赖项:

  • Python 2.7(或更高版本)
  • TensorFlow(1.0或更高版本)
  • networkx
  • gensim
  • scikit-learn
  • scipy
  • jupyter notebook
  • pandas

安装步骤

  1. 克隆项目到本地:

    git clone https://github.com/lucashu1/link-prediction.git
    cd link-prediction
    
  2. 安装项目依赖:

    python setup.py install
    

    这将安装项目所需的Python包。

  3. (可选) 如果需要使用Jupyter笔记本进行交互式分析,可以安装Jupyter:

    pip install jupyter
    
  4. 运行示例脚本或Jupyter笔记本以测试安装是否成功。例如,运行以下命令启动Jupyter笔记本:

    jupyter notebook
    

    然后在浏览器中打开Jupyter Notebook界面,选择项目中的某个.ipynb文件开始工作。

至此,您已经完成了link-prediction项目的安装和配置,可以开始进行社交网络链接预测的实验了。

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