发明专利已授权

一种面向强稀疏性移动社交网络的链路预测方法、系统及存储介质

📄 申请号：CN202410620498.5 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2024-05-17

公开号

CN118428547B

公开日

2024-12-13

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 , G06N3_042 , G06N3_0442 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

链路预测链路预测移动社交网络复杂网络分析

应用场景

社交网络分析, 移动互联网应用, 个性化推荐, 用户关系预测, 网络数据挖掘

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摘要

本发明涉及一种面向强稀疏性移动社交网络的链路预测方法、系统及存储介质，方法包括：图自编码器GAE中的编码器接收输入的移动社交网络的图序列，进行特征提取，得到特征矩阵；矩阵聚合模块对所述编码器输出的特征矩阵和图序列的度矩阵进行聚合，得到聚合后的特征矩阵；长短期记忆LSTM模块接收所述矩阵聚合模块输出的聚合后的特征矩阵，进行时序特征提取，将提取的时序特征输入到所述图自编码器GAE中的解码器；所述解码器进行解码，得到预测的链路图。本方法能够降低模型学习的成本，消除移动社交网络强稀疏性对深度神经网络的负面影响，提高链路预测精度。

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

一种基于持续学习改进的类增量业务识别方法及系统

当前第 / 件

一种基于深度学习的中医望诊面部划分方法和系统

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

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