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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910440098.5 | 专利名称: | 基于时空注意力深度模型的动态链路预测方法 |
申请日: | 2019-05-24 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/901搜分类 注意力 链路搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |