发明专利已授权

一种面向复杂网络的时序链路预测方法(大数据、人工智能、计算机）

Name: 一种面向复杂网络的时序链路预测方法(大数据、人工智能、计算机）
Brand: 南京邮电大学
SKU: 2017100950436
Availability: InStock

📄 申请号：CN201710095043.6 📄 发布日：2026/07/15

著录项目信息

申请日

2017-02-22

公开号

CN106934489A

公开日

2017-07-07

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_00 ,

技术画像

所属领域

大数据复杂网络分析时序预测链路预测人工智能大数据

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 交通网络预测, 生物网络分析, 金融风险网络

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摘要

本发明公开了一种面向复杂网络的时序链路预测方法，该方法主要针对社交、邮件、科研等节点之间有交互行为的网络，利用节点之间的交互发生的时间以及频次预测将来可能发生的交互行为。通过网络的演化信息，进行较高精度的链路预测，并基于整体同步并行计算模型设计本发明的核心步骤。本发明预测方法具有很好的普适性，可以适用于多种社会网络中的时序链路预测；而且本发明预测方法具有良好的可扩展性，可以适用于分布式环境中的时序链路预测。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN106934489A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

3D MIMO系统中一种基于CSI‑RS端口的多流传输方法

当前第 / 件

基于边缘计算的用户位置动态性建模优化方法

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