link-prediction 的安装和配置教程

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。