[发明专利]一种基于多分类器融合模型的网络关系类型预测方法有效
| 申请号： | 201911414801.1 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111160483B | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 刘闯;于柿民;张子柯 | 申请（专利权）人： | 杭州师范大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06N20/00;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 311121 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多分类器融合模型的网络关系类型预测方法。本发明方法包括：对网络数据进行预处理，包括对半结构化数据进行网络结构的提取，转换成边列表或邻接列表；对边列表或邻接列表利用Node2Vec网络嵌入方法进行节点表征，得到网络中每个节点的k维特征向量表示；通过拼接相邻两个节点特征向量和两个节点特征向量的差向量得到3×k维的样本特征向量，划分训练集和测试集；利用调参后的分类方法作为基学习器进行决策；融合基学习器分类结果作为元学习器的输入数据，并输出最终网络关系类型预测的结果。本发明方法适用于普遍的社交网络数据，提高了预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 融合 模型 网络 关系 类型 预测 方法 | ||
【主权项】：
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