[发明专利]一种链路预测方法和装置有效
| 申请号： | 201910576954.X | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110335165B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 高俊杰 | 申请（专利权）人： | 京东数字科技控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 李阳;郭晗 |
| 地址： | 100176 北京市北京经济*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种链路预测方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据现有关系网络数据生成第一训练集，所述第一训练集包括现有关系网络的各条边的类别标签，其中，边表示关系网络中两个用户间的关系，所述边的类别标签指示两个用户间的关系是否存在；对选定模型进行参数优化，利用参数优化后的选定模型修正所述第一训练集中各条边的类别标签，以得到第二训练集；利用所述第二训练集训练链路预测模型；使用训练后的链路预测模型对输入的关系网络数据进行链路预测。该实施方式能够提高链路预测的准确性，改善关系网络数据挖掘的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种链路预测方法，其特征在于，包括：根据现有关系网络数据生成第一训练集，所述第一训练集包括现有关系网络的各条边的类别标签，其中，边表示关系网络中两个用户间的关系，所述边的类别标签指示两个用户间的关系是否存在；对选定模型进行参数优化，利用参数优化后的选定模型修正所述第一训练集中各条边的类别标签，以得到第二训练集；利用所述第二训练集训练链路预测模型；使用训练后的链路预测模型对输入的关系网络数据进行链路预测。
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