问题描述
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。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）