发明专利已授权

一种基于多视图的动态链路预测深度模型及应用

📄 申请号：CN201910502233.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-06-11

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

G06F16_958

IPC 分类号

G06F16_958 , G06N3_04 , H04L12_24 , G08G1_01 ,

技术画像

所属领域

动态链路预测动态链路预测多视图学习深度学习模型

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱补全, 生物网络预测, 金融风控

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摘要

本发明公开了一种基于多视图的动态链路预测深度模型及应用，该动态链路预测深度模型包括：池化模块，用于将初始网络中具有相似特征和属性的节点分类聚合成新节点形成新网络，实现对初始网络的降维；GCN-attention模块，其输入连接池化模块的输出，用于对输入的网络采用注意力机制进行特征提取，获得同时具有空间信息和时间信息的节点表征向量；反池化模块，其输入连接GCN-attention模块的输出，用于对输入的节点表征向量进行反池化，输出动态链路概率预测矩阵。该模型能够实现对动态网络的链路预测。主要应用于对社交网络、通信网络、交通网络、科学合作网络或社交安全网络中动态链路的预测。

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

20241108

⏳ 开放许可声明：

20210323

✅ 授权

20191022

?? 实质审查的生效：

20190920

📄 公开

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当前第 / 件

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