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链接预测核心指标.docx
资料介绍
链接预测任务指标
一、链接预测任务概述
链接预测是图数据挖掘领域的经典任务，核心目标是基于图中已观测到的节点和连接关系，预测两个未连接节点之间存在边的概率，本质是挖掘图中隐含的连接结构规律，在社交网络推荐、药物分子相互作用预测、学术合作关系预测、知识图谱补全等场景都有广泛应用。不同应用场景对预测性能的侧重不同，因此需要适配多种评价指标全面衡量模型效果。
二、基础分类与核心指标
链接预测属于二分类任务范畴（判断节点对之间是否存在边，即正样本/负样本），因此可以沿用二分类任务的基础评价指标，同时结合链接预测任务本身的负采样、数据分布特性衍生出专门指标。
（一）基于混淆矩阵的基础指标
链接预测通常会将节点对分为正样本（真实存在边）和负样本（真实不存在边），模型会给出每个节点对存在边的预测得分，根据得分阈值划分预测正/负样本后得到混淆矩阵，四个基础元素为：
· TP（True Positive）：真实为正、预测为正的样本数
· TN（True Negative）：真实为负、预测为负的样本数
· FP（False Positive）：真实为负、预测为正的样本数
· FN（False Negative）：真实为正、预测为负的样本数
基于混淆矩阵衍生的常用指标如下：
1. 准确率（Accuracy）计算公式：$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$含义：所有预测正确的样本占总样本的比例，是最直观的整体精度衡量指标。但链接预测任务普遍存在严重的类别不平衡问题：图中实际存在的边（正样本）数量远低于不存在的边（负样本），此时即使模型将所有样本都预测为负样本，也能得到很高的准确率，因此准确率很少单独作为核心评价指标，仅作为辅助参考。
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