Machine learning 如何在加权图中求链路预测权的概率

我有一个无向加权图。假设节点A和节点B之间没有直接链接，但存在通过其他中间节点连接两个节点的路径。现在我想预测节点A和B之间的直接链路的可能权重，以及它的概率

我可以通过找到可能的路径和它们的平均权重来预测权重，但是我如何才能找到它的概率呢

---

您描述的问题称为链接预测。这是一个简短的教程，解释这个问题和一些可以用来解决这个问题的简单启发式方法

由于这是一个开放式的问题，使用更复杂的技术可以大大改进这些简单的解决方案。另一种预测边缘概率的方法是使用机器学习，而不是基于规则的启发式

最近一篇名为的文章提出了一种算法，将图中的每个节点映射到一个稠密向量（akaembedding）。然后，通过在一对节点上应用一些二进制运算符，我们得到一个边表示（另一个向量）。然后将该向量用作预测边缘概率的分类器的输入特征。本文在几个不同的数据集上比较了一些这样的二进制运算符，并且在所有这些数据集上都显著优于启发式基准分数

---

可以找到根据图形计算嵌入的代码。

我将为Python3添加自己的实现，可以找到