如何解决如何使用adamic adar和公共邻域进行链接预测来获得以下列表的auc,roc得分?
我有一个元组列表,例如-
list = [('creutzig','gao'),('creutzig','linshaw'),('gao',('jing','zhang'),'liu'),('zhang','xu'),('briant','einav'),('chen','jing'),'tan')]
我想应用链接预测算法,如jaccard分数,共同邻居,优先附着,node2vec,深度漫游和频谱聚类,并比较roc或auc分数。
但是,我无法理解如何实现它。
我正在生成图
list = pd.DataFrame(list,columns=['u1','u2])
G = nx.from_pandas_edgelist(list,'u1','u2',create_using = nx.Graph())
我知道如何实现node2vec和deepwalk。我可以获得申请的列表结果
nx.jaccard_coefficient(G)
和其他类似的人。
但是,如何获得roc auc分数。
我是整个python和数据科学领域的新手。
我已阅读此链接:
https://github.com/lucashu1/link-prediction
但是,我无法弄清楚如何在我的情况下应用它。
获得帮助真是太好了。
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