发明专利已授权

基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统

📄 申请号：CN202010090381.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-02-13

公开号

CN111310996B

公开日

2023-06-20

申请人

山东师范大学

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 , G06N3_0464 , G06N3_042 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图自编码网络图神经网络自编码器表示学习图自编码网络

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 电子商务, 金融风控, 用户行为分析

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摘要

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。

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

20240109

?? 专利权的转移：

20230620

✅ 授权

20200714

?? 实质审查的生效：

20200619

📄 公开

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