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本发明公开了一种面向稀疏社交网络的图混合学习好友推荐方法,包括建立原始图结构数据集,分别生成多样化社交网络对比视图、去噪对比视图;对比学习,得到初始特征嵌入表示;更新初始特征嵌入;融合更新后的特征嵌入表示,建立用户节点链接概率预测模型;进行好友预测,生成若干用户‑用户伪链接,得到候选伪链接集;进行可靠性筛选得到最终伪链接集;得到新的图结构数据集;以新的图结构数据集替代原始图结构数据集,重复上述步骤,直至无法再生成新的用户‑用户伪链接。本发明用于解决现有技术中在面对稀疏社交网络时难以充分挖掘潜在好友关系、推荐结果不精准的问题,实现更好地适应稀疏社交网络环境下的好友推荐需求的目的。
📄 2025107753876 📂 G06Q50_00 👤 成都信息工程大学 📅 2025-06-11
¥0.0 元
发明 已授权

一种面向稀疏社交网络的图混合学习好友推荐方法

2025107753876 · 成都信息工程大学
¥0.0 元

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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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成功交易案例

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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
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

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
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年