发明专利已授权

一种基于强化学习的动态链路预测模型鲁棒性增强方法

📄 申请号：CN202011532408.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-22

公开号

CN112580728A

公开日

2021-03-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

动态链路预测强化学习链路预测模型鲁棒性动态链路预测

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱补全, 网络安全, 动态网络分析

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摘要

本发明提供了一种基于强化学习的动态链路预测模型鲁棒性增强方法，包括：(1)对原始图数据进行特征嵌入，提取嵌入向量；(2)将特征嵌入后的嵌入向量作为马尔科夫决策过程中的状态进行建模，输出动作为修改的连边数；(3)使用强化学习DDPG的训练策略，逐图增删连边，直到最后一张；(4)计算处理后的图数据，输入到动态链路预测模型进行准确率预测，得到回报值；(5)重复步骤(3)～(4)，直到设定的训练轮数，得到鲁棒性增强的图数据。利用本发明的方法，修改后的图数据在模型上可以保持良好的性能，同时具有强鲁棒性，对动态链路预测模型应用到安全关键的领域中具有重要的理论和实践意义。

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

一种基于特征解耦和特征增强学习的多目标跟踪方法

当前第 / 件

基于CFD-DEM与动网格耦合的渗流侵蚀模拟方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

G06K9_00 G06K9_20 G06K9_22 G06K9_24 G06K9_32 G06K9_34 G06K9_36 G06K9_38 G06K9_40 G06K9_42 G06K9_44 G06K9_46 G06K9_62 G06K9_66 G06K9_68 G06K9_72 覆盖16个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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