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概要 ソーシャルネット分析に含まれるLink Predictionについて、その精度がトポロジーに依存するだろうことを実験で確認する。 実施期間: 2022年3月 環境：Ubuntu20.04 LTS パケージ：scikit network, networkx 1. パケージ 使用するモデルにはDirected Graphを指定する。 ソーシャルネットは誰が誰をフォローしているだとか、どのサイトがどのサイトのリンクを張っているかだとか、どの論文がどの論文をciteしたか、方向があることが普通。 しかし馴染みのnetworkxや、いろんなアルゴリズムを実装したnetworkitはDirected Graphに対応していないAPIが多すぎて使えないので、ここではscikit networkで評価する。 importするパケージは下記となる。 import numpy as np import

import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import community import collections from collections import Counter from sklearn import preprocessing, metrics G = nx.karate_club_graph() G_cls = G.copy() # クラスタリング結果用 print(nx.info(G)) # GraphRicciCurvatureからお借りしたhelper関数 # clustering_labelに対し、自動で色付けしてくださる。 def draw_graph(G, clustering_label="club"): """ A helper function to