[发明专利]一种基于双曲图神经网络的时序链路预测方法在审
| 申请号： | 202310055699.0 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116187388A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 袁晓洁;白淇介;张海威 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06N3/042 | 分类号： | G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津创智睿诚知识产权代理有限公司 12251 | 代理人： | 王海滨 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双曲图神经网络的时序链路预测方法，用于动态网络上的时序链路预测问题。通过图扩散卷积过程，学习到网络快照中每个节点受较大范围内邻接节点的影响，学习到网络的空间拓扑结构特征；通过因果扩展卷积，捕获不同网络快照之间的因果关系，由此获得动态网络随时间演化的规律；为对具有幂律分布的现实世界网络数据具有更强的表达能力，本方法完全构建在与幂率分布相合的双曲空间上。与本领域现有技术相比，本发明在空间上能够捕获更大范围的特征，在时间上能够学习网络演化的内在因果次序，且运算空间与现实世界数据分布一致，明显提高了在链路预测任务上的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双曲图 神经网络 时序 预测 方法 | ||
【主权项】：
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