[发明专利]符号网络链接预测方法及终端设备

权利要求书

1.一种符号网络链接预测方法，其特征在于，包括：

获取符号网络中已知关系的顶点对和未知关系的顶点对；

计算未知关系的顶点对的邻居集，根据计算得到的邻居集计算未知关系的顶点对的同属性集、反属性集和异属性集；

根据顶点度和路径关系计算未知关系的顶点对的同属性集、反属性集和异属性集中每个顶点的权重w；

根据计算得到的邻居集计算未知关系的顶点对的异属性集中每个顶点的i值，所述i值表示异属性向同属性或反属性转换的概率；

根据符号网络的顶点中形成弱平衡三角形的个数计算未知关系的顶点对的异属性集中每个顶点的i值符号sign；

根据计算得到的同属性集、反属性集、异属性集、权重w、i值和i值符号sign，计算未知关系的顶点对的关系值

根据计算得到的关系值进行符号网络链接预测。

2.如权利要求1所述的符号网络链接预测方法，其特征在于，所述计算未知关系的顶点对的邻居集，根据计算得到的邻居集计算未知关系的顶点对的同属性集、反属性集和异属性集包括：

计算顶点v_k和v_s的1级邻居集，N(v_k)₁＝{v_i|(v_i,v_k)∈E}，N(v_s)₁＝{v_i|(v_i,v_s)∈E}，其中N(v_k)₁表示顶点v_k的1级邻居集，N(v_s)₁表示顶点v_s的1级邻居集，E＝{v_k,v_s,sign}，E表示顶点v_k和顶点v_s的边集，sign＝1表示顶点v_k和顶点v_s之间是正关系，sign＝-1表示顶点v_k和顶点v_s之间是负关系，(v_k,v_s)表示未知关系的顶点对；

计算顶点v_k和v_s的2级邻居集，其中N(v_k)₂表示顶点v_k的2级邻居集，N(v_s)₂表示顶点v_s的2级邻居集；

根据计算得到的顶点v_k和v_s的1级邻居集，计算顶点v_k和v_s的同属性集，S(v_k,v_s)＝{v_i|v_i∈N(v_k)₁∩N(v_s)₁,sign(v_i,v_k)＝sign(v_i,v_s)}，其中，S(v_k,v_s)表示顶点v_k和顶点v_s的同属性集，sign()表示顶点间的边的符号；

根据计算得到的顶点v_k和v_s的1级邻居集，计算顶点v_k和v_s的反属性集，P(v_k,v_s)＝{v_i|v_i∈N(v_k)₁∩N(v_s)₁,sign(v_i,v_k)＝-sign(v_i,v_s)}，其中，P(v_k,v_s)表示顶点v_k和顶点v_s的反属性集；

根据计算得到的顶点v_k和v_s的1级邻居集和2级邻居集，计算顶点v_k和v_s的异属性集，F(v_k,v_s)＝{v_i|v_i∈N(v_k)₁∩N(v_s)₂or N(v_k)₂∩N(v_s)₁or N(v_k)₂∩N(v_s)₂}，其中，F(v_k,v_s)表示顶点v_k和顶点v_s的异属性集。