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基于多重邻居节点的多重语义影响的网络链接预测方法

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本发明公开了一种基于多重邻居节点的多重语义影响的网络链接预测方法，涉及数据挖掘、拓扑结构分析，属于社会计算领域的一个研究问题。包括以下步骤：数据解析，基于社交网络中节点行为以及节点关系数据，解析节点兴趣特征以及网络结构特征。模型训练，模型结合多重邻居节点的多重语义影响，获取得到每个节点的嵌入向量。预测分析，使用节点对的嵌入向量之间的相似性来测量存在好友链接的概率。本发明不使用邻居的恒定影响分数，而是模拟每个邻居对该节点的特殊语义影响。本发明联合模拟了网络嵌入训练中邻居节点的局部级和全局级语义影响，并为每个节点训练基于所有邻居节点的语义影响的联合嵌入向量。

著录项

公开/公告号CN110851491A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-28

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN201910985752.0
发明设计人王博;宋美贤;胡清华;
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申请日2019-10-17
分类号
代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人曹玉平
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-12-17 06:55:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/2458 申请日:20191017

实质审查的生效
2020-02-28

公开

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