[发明专利]一种基于双向循环神经网络模型的Wiki-RfA网络的链接预测方法在审
| 申请号： | 202110645604.1 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113221037A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 王贵参;蒲佳佳;王红梅;李浩 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/955 | 分类号： | G06F16/955;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130000 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于双向循环神经网络模型的Wiki‑RfA网络的链接预测方法，该算法的目的是预测有向网络链接的存在性。该方法的步骤主要包括：将Wiki数据集按年划分，抽取投票人和被投票人的关系构建邻接矩阵，抽取投票人对被投票评价信息，构建基于RNN的双向LSTM的情感分析模型，根据语义信息得出每条边的权重，计算每个结点的出度得分和入度得分，根据节点得分计算两个节点之间的SMA得分，计算PA和CN相似度，计算SmaPA和SmaCN，多次实验取平均值。基于结构性的链接预测方法往往只考虑链接是否存在，而忽视了节点链接间的方向性。而基于节点相似性的链接预测算法，考虑了在有向网络中链接的存在性。本发明提出了一种基于双向循环神经网络模型的Wiki‑RfA网络的链接预测方法，能够同时考虑节点间链接的方向性及链接的存在性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 循环 神经网络 模型 wiki rfa 网络 链接 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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