[发明专利]一种基于异质网络表示学习的链路预测方法在审
| 申请号： | 202010106260.2 | 申请日： | 2020-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN111325326A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 管戈;蒋宗礼 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F40/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异质网络表示学习的链路预测方法，属于网络分析领域；通过基于元路径的随机游走捕获异质网络的结构和语义，生成训练序列；应用训练序列训练skip‑gram模型以此来学习网络特征，将网络节点映射到低维向量；通过对节点向量的相识度处理得到链路预测结果；本发明解决了当前多数链路预测算法无法应用在异质网络的情况，可以获取异质网络不同节点所蕴含的丰富信息。大多预测基于邻域局部信息和结构特征，对网络的聚集系数要求较高，稀疏网络预测效果较差，本发明基于元路径的随机游走，可用于稀疏网络，本发明通过对网络整体学习统一建立节点向量，简化计算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 表示 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
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