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生成对抗网络核心原理.docx
资料介绍
异构网络链接预测的评价指标
一、基础 ranking 评价指标
链接预测本质是排序任务，核心是衡量模型对真实存在边的排序是否高于不存在边，常用指标均基于排名结果计算：
1. AUC（Area Under ROC Curve）
AUC是异构网络链接预测最常用的基础指标，含义是随机抽取一条正样本（真实存在的边）和一条负样本（不存在的边），正样本得分高于负样本的概率。计算方式为：从所有正负样本对中统计正样本得分更高的次数占总次数的比例，公式为：
其中 $n$ 是总的正负样本对数量，$n'$ 是正样本得分高于负样本的对数，$n''$ 是得分相等的对数。AUC取值范围为 $[0,1]$，值越接近1说明模型整体预测能力越好，0.5代表模型预测效果和随机猜测相当。该指标的优势是不受正负样本不平衡影响，适合异构网络中边数量稀疏的场景，是目前绝大多数研究的默认报告指标。
2. Precision（精确率）& Recall（召回率）
对于预测得到的Top-$K$ 候选边中，Precision衡量预测正确的边占所有Top-$K$预测边的比例：$Precision@K = \frac{TP}{TP+FP}$，其中 $TP$ 是预测正确的正样本数，$FP$ 是预测错误的负样本数。Recall衡量预测正确的边占所有真实正样本的比例：$Recall@K = \frac{TP}{TP+FN}$，其中 $FN$ 是被漏预测的真实正样本数。异构网络通常会报告Precision@K和Recall@K，K一般取10、50、100等固定值，衡量模型在推荐排名靠前的候选边时的表现，更贴合实际应用场景（比如推荐topN可能的合作关系）。
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