基于 GNN 的链接预测器（Python完整源码和数据包） 调查了多个基于图形神经网络的端到端链接预测架构；编码器为GCN、RGCN、GAT、GraphSAGE，解码器为Inner-Product、Dedicom、DistMult；使用PyTorchGeometric进行建模。 在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上进行了基准测试；GCN编码器和基于Dedicom的解码器在所有数据集上的表现都优于其他数据集（大于2%）。

凯格 知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）有关的最新技术的一种实现，用于解决链接预测问题。 这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上[1-2]。 此代码中实现的技术包括TransE，DistMult，RESCAL和ComplEx。 技术要求 该系统是在python 2.7中开发的。 该代码取决于rdflib，downhill和theano [3]软件包。 连同其他依赖项一起安装： pip install rdflib downhill theano 使用例 生成和评估模型的最简单方法是调用run.py脚本。 所述model参数是可用的技术中， data是将要执行的数据集的完整路径，所述k是嵌入向量的维数，所述epoch是历元将被执行的次数和folds使用的折叠的数量在k折交叉验证技术中。 执行KGE技术的最简单方法是： python run.p

安全技术-网络信息-社会网络的链接预测.pdf

BiLSTM CNN 在 Keras 中完成知识图谱 Keras 实现了题为“使用 CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图完成的基于路径的推理方法”的论文。 给定一个候选关系和两个实体，它使用卷积运算和 BiLSTM 编码将实体连接到低维空间的路径。 还应用了一个注意力层来捕获候选关系与两个实体之间的每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注地提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系连接。 所需文件 data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集文件（例如 e1、r1、e2、r2、e3）。 任务 - 可以从 [1] 下载。 为了生成诸如 (r1, r2, ..., rk) 之类的关系路径，我们使用了 [2]。 我们用于实验的原始知识图数据可以在 [1] 中找到，其中包括带有训练/测试三元组的任务数据集。 如果您使用我们的

为了增加基于用户的协同过滤方法在预测Web服务质量时的相似性用户数目，进而提高Web服务的质量，首先构建一个用户相似性网络，并通过链接预测的方法找出潜在的相似性用户，最后综合应用相似性用户和预测出的潜在相似性用户预测用户的Web服务质量。实验表明，提出的方法在提高预测成功率的同时，还降低了预测的误差，因而适用于稀疏的Web服务质量预测。

基于卷积神经网络的链接表示及预测方法

通过多关系社交网络中的链接预测来检测潜在关系

本文重点介绍了Adamic-Adar算法、CommonNeighbors、PreferentialAttachment等相关内容。本文来自简书，由火龙果软件Anna编辑、推荐。链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。链接预测旨在预测图中丢失的边,或者未来可能会出现的边。这些算法主要用于判断相邻的两个节点之间的亲密程度。通常亲密度越大的节点之间的亲密分值越高。AdamicAdar是一种基于节点之间共同邻居的亲密度测算方法。2003年由LadaAdamic和EytanAdart在predictlinksinasocialnetwork中提出的，计算亲密度的公式如下：其中N(u)是与节点u相邻的节点集

在pytorch上使用GCN进行链接预测 项目说明 该项目旨在预测专利的cpc节点是否链接。 为了完成此项目，在pytorch上使用了Kipf的通用GCN模型。 专利在移动支付行业中爬行。 框架 在Google专利高级搜索中搜索“移动支付”，并获取专利号。 使用1）中的专利号来检索所有专利。 创建邻接矩阵和特征矩阵 删除链接并将数据拆分为训练集和验证集。 从GCN图层获取新的节点要素。 计算节点对的相似度。 使用标签将损失降到最低，并更新重量。 用法 python crawling.py python removelinks.py python features.py python train.py 最佳纪元是44〜46 参考 kenyonke / LinkPredictionGCN tkipf / pygcn @article{kipf2016semi, tit

链接预测 Facebook100数据集上的链接预测。