[发明专利]基于有监督学习的多层网络链接预测方法在审
| 申请号： | 202010122854.2 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111310937A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 李龙杰;单娜;张亚坤 | 申请（专利权）人： | 兰州大学 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 杨保刚 |
| 地址： | 730000 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于有监督学习的多层网络链接预测方法，近年来，大量的链接预测方法致力于发现单层复杂网络中的缺失链接，然而，在现实世界中，同一群实体间往往存在着多种性质的联系，单层网络却无法描述实体间的这些不同性质的联系。因此，使用多层网络来描述现实世界中的复杂系统变得越来越重要。本方案对多层复杂网络中的链接预测问题进行了研究，并将多层网络中的链接预测问题转换为二分类问题，使用有监督学习技术解决该问题。在6个真实的多层复杂网络中的实验结果表明，本方案所提出的方法在Precision、Recall、F1‑score、Accuracy、MAE和RMSE 6个评价指标上的性能优于对比方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 多层 网络 链接 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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