开源项目启动和配置教程

开源项目启动和配置教程

link-prediction Representation learning for link prediction within social networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/link/link-prediction

1. 项目的目录结构及介绍

该项目link-prediction是一个用于社交网络链接预测的机器学习实验仓库。其目录结构如下：

• facebook/: 存储原始的Facebook ego网络数据集，包含了额外的.allfeats文件（包含自我节点和替代节点的特征）。
• fb-processed/: 包含每个ego网络的邻接矩阵和特征矩阵的Pickle存储。
• twitter/: 存储Twitter ego网络数据集（合并后的），包含了邻接矩阵的Pickle存储。
• visualizations/: 包含使用networkx和matplotlib生成的每个网络的可视化。
• network-statistics/: 包含预计算的每个网络特性的.txt和.pkl文件，包括连通性、网络大小等信息。
• train-test-splits/: 包含预处理后的Facebook ego网络的训练-测试分割的Pickle存储。
• README.md: 项目说明文件。
• LICENCE: 项目许可证文件。
• 多个.ipynb和.py文件：包含项目运行的代码和实验分析。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过一系列的Python脚本和Jupyter笔记本文件来进行的。以下是一些主要的启动文件：

• setup.py: 该文件用于安装项目所需的外部库和依赖项。
• run-all-experiments.py: 运行所有链接预测实验的脚本，并将结果保存在results目录下的Pickle文件中。
• run-twitter-experiments.py: 在合并后的Twitter网络上运行所有链接预测实验的脚本。
• fb-train-test-splits.py: 为每个Facebook ego网络生成和存储训练-测试分割的脚本。
• twitter-train-test-splits.py: 为Twitter合并网络生成和存储训练-测试分割的脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过Python脚本中的参数设置来实现的。以下是一些主要的配置方面：

• 在.ipynb笔记本文件中，用户可以设置各种参数，例如模型的超参数、训练的迭代次数、数据集的路径等。
• process-ego-networks.py, process-combined-network.py, 和 process-twitter-network.py 等脚本中，包含了处理网络数据的参数，比如数据输入的路径和输出Pickle文件的路径。
• 在train-test-splits相关的脚本中，用户可以配置训练集和测试集的比例、隐藏边的数量等。

启动和配置项目时，应首先阅读README.md文件以获取项目概述和依赖关系。然后运行setup.py来安装必要的库。之后，根据实验需求修改配置参数，并执行相应的启动脚本开始实验。

link-prediction Representation learning for link prediction within social networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/link/link-prediction