[发明专利]一种基于多维邻近属性网络的合作网络链路预测方法有效
| 申请号： | 202110343021.3 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112989199B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 吴江;贺超城;欧桂燕;左任衔 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/194 |
| 代理公司： | 武汉华之喻知识产权代理有限公司 42267 | 代理人： | 李君;廖盈春 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多维邻近属性网络的合作网络链路预测方法，属于合作推荐领域，包括：利用自编码器模型、联合概率模型和属性Skip‑Gram模型分别保留多维邻近性特征、局部网络特征和全局网络特征；其中，多维邻近性特征包括认知邻近性特征、地理邻近性特征和制度邻近性特征；结合自编码模型的损失函数、局部网络特征的损失函数和全局网络特征的损失函数以及L2‑范数的损失函数作为整体目标函数，采用随机梯度下降方法优化整体目标函数，实现对网络节点的表示学习；通过网络节点对应的向量余弦相似度进行合作网络链路预测。本发明综合考虑了网络特征和节点属性信息，提升了合作网络链路预测的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 邻近 属性 网络 合作 预测 方法 | ||
【主权项】：
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