[发明专利]一种基于深度学习的多源定位方法在审
| 申请号： | 202210658016.6 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN115018662A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 刘维;罗佳莉 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李翔 |
| 地址： | 225000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及社交网络源定位技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多源定位方法，结合自编码网络(Auto‑Encoder,AE)进行节点特征的集成，并利用深度学习对于大量数据的优势提高了算法整体的运行效率，本发明结合时间与图中距离的相对关系，得出一种节点特征提取的方式，综合考虑节点的传播路径可能性以及时间条件，对节点特征有更为详尽的描述，保留了感染子图中大多数传播信息和性质。该方法能够使得在仅仅只获取到一部分感染信息，抽取少量观测节点时，算法就能达到相对较好的精度和较小的误差，大大降低投入成本和计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 定位 方法 | ||
【主权项】：
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