链路预测

链路预测：估计两个节点之间产生连接的可能性

https://zjt-blog.readthedocs.io/zh/latest/embeddings/link_prediction.html
里面主要讲了链路预测问题中的传统机制模型。

• 数据集划分
• 相似性指标
• 算法评价指标

链路预测问题的机器学习模型：将链路预测视作一个二分类问题，将网络中存在的边都视为正样本（即正边），不存在的连边都视为负样本（即负边）。然后，将这些边分为两部分，一部分为训练集，一部分为测试集。训练集和测试集中都包含正边和负边，目的是训练一个分类器，用于分类两种边。
具体实现时：因为网络是稀疏的，需要去平衡正负样本。

实现

利用DeepSNAP把networkx中的网络转成PyTorch Geometric需要的格式