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本发明公开了一种基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统,所述方法包括:获取用户间的评论交互数据,构建用户信任关系网络;基于所述用户信任关系网络提取邻接矩阵,并将所述邻接矩阵转化为有向激活传播邻接矩阵;结合符号网络激活传播邻接矩阵,计算符号网络可达矩阵,并对高阶符号网络可达矩阵进行递推;将高阶符号网络可达矩阵作为图卷积网络的输入,使用谱域图卷积的方法对符号网络进行编码,得到网络嵌入结果;将网络嵌入结果作为符号网络的编码,使用内积解码的方式进行网络中节点之间的相似性度量,得到重构的符号网络邻接矩阵,即用户信任关系网络链路预测结果。本发明实现了图卷积网络在符号网络的应用,提高了用户信任关系预测的准确性。
📄 2020100903812 📂 G06Q10_04 👤 山东师范大学 📅 2020-02-13
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发明 已授权

基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统

2020100903812 · 山东师范大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
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交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
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交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年