[发明专利]基于关系内容联合嵌入卷积神经网络的链路预测方法在审
| 申请号： | 202110085651.5 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112765415A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 朱笑岩;张琳杰;马建峰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06F16/903;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;黎汉华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关系内容联合嵌入卷积神经网络的链路预测方法，主要解决现有链路预测方法的精度不高和运行速度慢的问题。其实现方案是：1)计算节点对的结构初始向量；2)计算节点对的内容嵌入向量；3)选取节点以生成训练样本集和测试样本集，分别获取训练样本和测试样本的节点对的结构初始向量、节点对的内容嵌入向量，获取训练样本的真实标签值；4)构建卷积神经网络，并用训练样本集对其进行训练；5)将测试样本输入到训练好的卷积神经网络中，得到预测结果。本发明由于综合考虑了节点的关系信息特征、内容信息特征，提高了链路的预测精度和效率，可用于通信隐私连接和社区形成及雷达网络中继评估中的链路预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关系 内容 联合 嵌入 卷积 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
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