我正在进行社交网络图的链接预测项目。我在给定时间戳(t)时为所有节点创建了一个邻接矩阵。如何将这个邻接矩阵输入到LSTM中，以预测(t+1)时间戳的连接。下面是邻接矩阵的代码片段。

filter_df=rslt_df[['Node_Start','Node_End']]G=nx.from_pandas_edgelist(filter_df, 'Node_Start', 'Node_End')A=nx.adjacency_matrix(G)

回答：

您可以将邻接矩阵展平并重塑为向量，以便将其传递给LSTM模型。假设您的矩阵形状为(6,6)，您可以将其更改为(1, 36)，以用作LSTM的输入特征。

您可以使用以下方法来实现：

A.toarray().reshape(1, -1)

在reshape(1, -1)中，1使得第一维度为1，第二维度会根据邻接矩阵中的元素数量自动计算，因此我们使用-1。