联合链接预测和网络对齐：基于跨图嵌入的论文代码复现

引言：
网络对齐是指将两个或多个网络的节点进行匹配，以便在不同网络之间进行信息传递和分析。在实际应用中，网络对齐有助于发现不同网络之间的共享节点和相似子结构，进而实现知识图谱的扩展和融合。联合链接预测和网络对齐的任务旨在同时预测网络中未知链接并进行网络对齐，以提高链接预测和网络对齐的准确性和一致性。本文将介绍一种名为"Joint Link Prediction and Network Alignment via Cross-graph Embedding"的方法，并提供相应的源代码复现。

方法介绍：
"Joint Link Prediction and Network Alignment via Cross-graph Embedding"方法通过将节点嵌入到低维向量空间中，将联合链接预测和网络对齐问题转化为节点嵌入的学习任务。具体而言，该方法包括以下步骤：

1. 数据预处理：
   首先，将待对齐的网络数据进行预处理。包括去除冗余信息、处理缺失值、标准化网络特征等。

2. 节点嵌入学习：
   使用图嵌入算法，如DeepWalk、Node2Vec或GraphSAGE，学习每个网络的节点嵌入表示。这些算法通过随机游走或采样邻居节点的方式，捕捉节点之间的结构相似性。

3. 跨图嵌入生成：
   在节点嵌入的基础上，通过学习一个映射函数，将不同网络中的节点映射到同一低维向量空间。这样，节点在不同网络中的相似性可以通过它们在嵌入空间中的距离来度量。

4. 联合链接预测：
   利用学习到的节点嵌入表示，通过计算节点之间的相似性指标（如余弦相似度、内积等），预测网络中未知链接的存在概率。同时，由于节点在嵌入空间