人工智能在社交网络项目实践中的链路预测算法分析
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简介：
本研究聚焦于社交网络项目中的人工智能技术应用，着重探讨并分析了链路预测算法的有效性与实用性，为社交平台的功能优化提供数据支持和理论依据。
本项目旨在通过社交网络上的链路预测实验来研究人工智能技术的应用实践。该项目代码实现了多种链路预测算法：
1. 变分图自动编码器（Variational Graph Auto-Encoders）：这是一种用于无监督学习的端到端可训练卷积神经网络模型，是论文的主要研究方向。
2. Node2Vec：一种基于skip-gram模型的方法，通过随机游走生成节点嵌入来表示给定图中的节点。
3. 谱聚类（Spectral Clustering）：利用谱嵌入从邻接矩阵中创建节点的表示形式。
此外，项目还包括一些基线方法：
1. Adamic-Adar
2. Jaccard Coefficient
3. Preferential Attachment
为了运行该项目代码，请确保安装了以下环境依赖包：
- Python 3.6.6
- TensorFlow 1.12.0
- NetworkX 2.2
- SciPy 1.2.1
- Scikit-Learn 0.20.2
- Pandas 0.24.0
- Gensim 3.7.1
- Matplotlib 3.0.3
在安装好Python环境后，可以通过运行 `python setup.py install` 命令来安装这些依赖项。
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