发明专利已授权

基于时空注意力深度模型的动态链路预测方法

📄 申请号：CN201910440098.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-05-24

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_901

IPC 分类号

G06F16_901 , G06Q10_04 ,

技术画像

所属领域

动态链路预测人工智能算法深度学习时空数据挖掘动态链路预测

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱补全, 网络异常检测, 交通网络预测

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摘要

本发明公开了一种时空注意力深度模型的动态链路预测方法，包括以下步骤：以动态网络对应的邻接矩阵A作为输入，其中，所述动态网络包括社交网络、通信网络、科学合作网络或社交安全网络；采用LSTM‑attention模型从邻接矩阵{ht‑T,...,ht‑1}中提取隐含层向量{ht‑T,...,ht‑1}，并根据T个时刻的隐含层向量{ht‑T,...,ht‑1}计算上下文向量at，该上下文向量at作为时空特征向量输入至解码器中；采用解码器对输入的时间特征向量at进行解码，输出解码获得的表示节点与节点之间是否具有链路的概率矩阵，即实现了动态链路的预测。该动态链路预测方法通过提取动态网络的时空特征，实现了端到端的动态网络的链路预测。

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

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当前第 / 件

芳香丁二炔基棕榈酸及其制备方法与应用

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