异质信息网络（Heterogeneous Information Network, HIN）是一种包含多种类型节点和边的复杂网络。在这类网络中，节点和边的类型不同，导致传统的节点相似度计算方法不再适用。为了有效地衡量异质网络中节点之间的相似性，并为链接预测等任务提供有力支持，研究者们提出了一系列专门的方法。
异质信息网络是指包含多种类型节点和边的图结构，通常用G = (V, E, T, R)表示，其中：
在异质信息网络中，节点的相似度计算通常依赖于Meta路径（Meta Path）。Meta路径是一种定义在节点类型集合T上的路径模式，用于描述节点之间的一种特定类型的连接关系。
Meta路径定义为一种特定类型的节点和边组成的序列，形如A⟶R1⟶B⟶R2⟶...⟶Rn⟶C，其中A、B、...、C是节点类型，R1、R2、...、Rn是边类型。
基于Meta路径，可以通过计算节点之间满足该路径实例的数量来衡量其相似度。常见的相似度度量方法包括：
链接预测是异质信息网络分析中的一项重要任务，旨在预测网络中可能存在的未知链接。基于节点相似度的链接预测方法，通过计算节点之间的相似度来评估潜在的链接关系。
以下是一个简单的Python代码示例，用于计算基于Meta路径的节点相似度：
import networkx as nx
# 创建异质信息网络
G = nx.MultiDiGraph()
G.add_node(1, type='A')
G.add_node(2, type='B')
G.add_node(3, type='A')
G.add_edge(1, 2, type='R1')
G.add_edge(2, 3, type='R2')
# Meta路径 A⟶R1⟶B⟶R2⟶A
meta_path = [('A', 'R1', 'B'), ('B', 'R2', 'A')]
# 计算基于Meta路径的相似度（简单示例，未考虑PathSim或HeteSim的复杂性）
def calculate_similarity(node1, node2, meta_path, G):
paths = []
for path in nx.all_simple_paths(G, source=node1, target=node2):
if all([(G.nodes[node]['type'] == meta_type[0] and G.edges[path[i-1], path[i]]['type'] == meta_type[1])
for i, meta_type in enumerate(meta_path, start=1) if i < len(path)]):
paths.append(path)
return len(paths)
# 计算节点1和节点3之间的相似度
similarity_score = calculate_similarity(1, 3, meta_path, G)
print(f"Node 1 and Node 3 similarity score: {similarity_score}")