经典图特征工程---链接分析

图连接层的特征工程主要是 链接预测：
Link prediction（链接预测）是指在一个网络中，通过已知链接（补全）来预测链接。在网络科学中，链接预测可以帮助理解网络的演化和结构，以及预测网络中未来的发展趋势。

链接预测可以应用于各种类型的网络，例如社交网络、生物网络、交通网络等。在社交网络中，链接预测可以用来推荐好友或者预测两个人之间是否存在关系。在生物网络中，链接预测可以用来预测蛋白质之间的相互作用。在交通网络中，链接预测可以用来预测两个地点之间的交通流量。

链接预测的方法有很多种，包括基于相似性的方法、基于随机游走的方法、基于机器学习的方法等。这些方法都是通过分析图中节点之间的属性和拓扑结构，来预测节点之间是否存在链接。链接预测关键在于提取 链接的特征信息 到向量化表征。

链接预测-任务分类：

• 对客观静态图的链接预测：
  客观静态图是指网络的拓扑结构不随时间变化，即网络的节点和边的数量不会发生变化。对这类图的链接预测方法，可以通过随机移除图中的链接，以补全链接为目标的半监督方式训练模型；(如蛋白调控网络)

• 时间动态图的链接预测：
  这类图的结构随着时间演进，例如朋友圈好友数，社交网络。这类链接预测任务需要 基于前一个时间段的图链接关系来预测出下个时间区段的L个链接，并从这L个链接中选出top_n个链接比较下个时刻真实存在的链接来建模。

节点链接的预测方法

Katz 指标（The Katz Index,KI）的讲解与详细推导