LocalPath( train, test, lambda )
function [ thisauc ] = LocalPath( train, test, lambda )
%% 計算LP指標并返回AUC值
? ? sim = train*train;? ?
? ? % 二階路徑
? ? sim = sim + lambda * (train*train*train);?
? ? % 二階路徑 + 參數(shù)×三節(jié)路徑
? ? thisauc = CalcAUC(train,test,sim, 10000);?
? ? % 評測讯屈，計算該指標對應(yīng)的AUC
end
Katz( train, test, lambda )
function [ thisauc ] = Katz( train, test, lambda )
%% 計算katz指標并返回AUC值
? ? sim = inv( sparse(eye(size(train,1))) - lambda * train); 【inv取逆】
? ? % 相似性矩陣的計算
? ? sim = sim - sparse(eye(size(train,1)));
? ? thisauc = CalcAUC(train,test,sim, 10000);?
? ? % 評測蛋哭，計算該指標對應(yīng)的AUC
end
存疑：LHNII( train, test, lambda )?
function [ thisauc ] = LHNII( train, test, lambda )
%% 計算LHN2指標并返回AUC值
? ? M = nnz(train)/2;
? ? % 網(wǎng)絡(luò)中的邊數(shù)
? ? D = sparse(eye(size(train,1)));? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? D(logical(D)) = sum(train,2); 【把D中非零處對應(yīng)位置的sum中的值存入D中】
? ? % 生成度矩陣 （對角線元素為同下標，所以認為是節(jié)點）
? ? D = inv(D);?
? ? % 求度矩陣的逆矩陣
? ? maxeig = max(eig(train)); 【最大特征值φλ1】
? ? % 求鄰接矩陣的最大特征值
? ? tempmatrix = (sparse(eye(size(train,1))) - lambda/maxeig * train);【lambda對應(yīng)定義中的φ】
? ? tempmatrix = inv(tempmatrix);
? ? sim = 2 * M * maxeig * D * tempmatrix * D;? clear D tempmatrix;
? ? % 完成相似度矩陣的計算
? ? thisauc = CalcAUC(train,test,sim, 10000);? ?
? ? % 評測涮母，計算該指標對應(yīng)的AUC
end
