《表3 链路预测中TP、TN、FP和FN的定义》

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《基于子图演化与改进蚁群优化算法的社交网络链路预测方法》

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本文在Python环境中分别使用Scipy[47]、Numpy[48]和LPmade工具包[40]执行上述算法。用于计算链接精度和召回率的真正例（TP，true positive）、真负例（TN，true negative）、假正例（FP，false positive）和假负例（FN，false negative）的定义如表3所示。而召回率（Recall）、精确率（Precision）、真正率（TPR，true positive rate）和假正率（FPR，false positive rate）分别如式（17）～式（20）所示。