blocks|key|530314|text|利用来自MAGE的node2vec可以实现链路预测。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|530315|要使这一工作有效，您需要：|530316|The+MAGE图库|unordered-list-item|530317|内存图实验室+-用于查询内存图和可视化图的图资源管理器|530318|金炼金术+-+Python驱动程序和对象图映射器(OGM)|530319|完整的过程将在文章物理协作网络中基于Node2Vec的链路预测中描述。|530320|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://memgraph.com/docs/mage/algorithms/machine-learning-graph-analytics/node2vec-algorithm|1|https://memgraph.com/docs/mage/installation|2|https://memgraph.com/lab|3|https://memgraph.com/gqlalchemy|4|https://memgraph.com/blog/link-prediction-with-node2vec-in-physics-collaboration-network^0|2|F|0|0|0|4|6|1|0|0|6|2|0|0|4|3|0|9|M|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|14|8|@]|9|@$A|15|B|16|1|17]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|18|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|19|8|@]|9|@$A|1A|B|1B|1|1C]]|C|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|1D|8|@]|9|@$A|1E|B|1F|1|1G]]|C|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|1H|8|@]|9|@$A|1I|B|1J|1|1K]]|C|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1L|8|@]|9|@$A|1M|B|1N|1|1O]]|C|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|C|$]]]|P|$Q|$5|R|S|T|C|$U|V]]|W|$5|R|S|T|C|$U|X]]|Y|$5|R|S|T|C|$U|Z]]|10|$5|R|S|T|C|$U|11]]|12|$5|R|S|T|C|$U|13]]]]

Link prediction can be achieved using <a href="https://memgraph.com/docs/mage/algorithms/machine-learning-graph-analytics/node2vec-algorithm" rel="nofollow noreferrer">node2vec from MAGE</a>.
For this to work, you will need:
<ul>
<li>The <a href="https://memgraph.com/docs/mage/installation" rel="nofollow noreferrer">MAGE graph library</a></li>
<li><a href="https://memgraph.com/lab" rel="nofollow noreferrer">Memgraph Lab</a> - the graph explorer for querying Memgraph and visualizing graphs</li>
<li><a href="https://memgraph.com/gqlalchemy" rel="nofollow noreferrer">gqlalchemy</a> - a Python driver and object graph mapper (OGM)</li>
</ul>
The complete procedure is described in the article <a href="https://memgraph.com/blog/link-prediction-with-node2vec-in-physics-collaboration-network" rel="nofollow noreferrer">Link prediction with Node2Vec in Physics Collaboration Network</a>.

On the <a href="https://memgraph.com/docs/mage/algorithms/machine-learning-graph-analytics/gnn-algorithm" rel="nofollow noreferrer">MAGE algorithm page</a> I've found the Graph Neural Network algorithm, but it says that it has not been implemented yet.
Is there a way to get link prediction in Memgraph?

How to get ling prediction (something like GNN algorithm) in Memgraph?

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在上，我发现了图神经网络算法，但是它说它还没有实现。是否有一种方法来获得链接预测的Memgraph？

问如何在内存图中获得ling预测(类似于GNN算法)？
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