链接预测任务旨在预测图中两个节点间是否存在边。这一任务在社交推荐、知识图谱完成等场景中颇为关键。实现链接预测通常视作二分类任务，将图中已存在的边作为正样本，而负样本则为图中不存在的边。通过正负样本的合并，形成训练集与测试集。评估模型效果时，常使用如AUC值的二分类模型指标。
在大规模推荐系统或信息检索中，评估模型效果时，需考虑top-k预测结果的准确性，因此引入了其他指标，如MR（MeanRank）、MRR（Mean Reciprocal Rank）和Hit@n。MR指标计算整个图谱中正确三元组排序后的序号平均值，MRR指标计算排序后序号倒数的平均值，而Hit@n则衡量正确三元组排序后序号小于n的比例。
在Cora引文数据集上，预测论文间的引用关系或被引用关系时，通过采用上述指标，可以评估模型性能。
使用DGL框架实现GNN模型进行链接预测时，首先导入所需库，如dgl和pytorch。数据加载部分通过dgl库提供的Cora数据对象进行，其中dataset可能包含多个图，但Cora数据集仅由单个图组成。正负数据划分需随机选取数据集中10%边作为测试集的正样本，剩余边作为训练集。为保证训练集和测试集的正负样本比例为1:1，随机生成等量的负样本。在模型训练时，需确保测试集中边不在训练集中，避免数据泄露。
在链接预测任务中，定义节点对得分函数至关重要。DGL提供了一种方式，将节点对视为一个图，基于节点特征和原始图中边特征计算节点对得分。使用DGLGraph.apply_edges方法计算新边特征，便于在多个图上进行节点特征传递。可使用官方提供的预测函数，如DotPredictor或自定义函数，如MLPPredictor，以实现节点对的得分预测。
训练过程与pytorch模型训练相似，通常包括迭代优化、损失计算和梯度更新。通过上述步骤，可以实现GNN模型在链接预测任务中的应用，并评估模型在Cora数据集上的性能。
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回答时间：2025-01-15 22:47
