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[发明专利]链路预测算法类型的确定方法以及装置-CN201910690344.2在审
发明人：王冠楠 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本申请提供链路预测算法类型的确定方法以及装置，其中所述链路预测算法类型的确定方法包括：获取对初始网络进行网络抽样得到的抽样网络；计算抽样网络中由多个节点组成的多元闭包节点结构对应的多元闭包概率；根据多元闭包概率计算抽样网络的结构化异质指数；在预先设定的链路预测算法类型集合中确定结构化异质指数对应的链路预测算法类型，作为对初始网络中的节点进行链路预测采用的链路预测算法的目标链路预测算法类型。本申请提供的链路预测算法类型的确定方法通过计算抽样网络的结构化异质指数，确定对初始网络中的节点进行链路的链路预测算法的目标链路预测算法类型，缩小了链路预测算法的选取范围，提升了选取链路预测算法的效率。
链路预测算法类型抽样算法初始网络结构化异质目标链路预测算法网络概率计算节点结构节点组成链路申请集合概率

[发明专利]一种链路切换预测方法、装置和电子设备-CN202110393074.6有效
发明人：景瑞海 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04W36/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种链路切换预测方法、装置和电子设备。方法包括：获取第一网络链路以及第二网络链路的网络参数，其中，所述第一网络链路为当前正在使用的网络链路，所述第二网络链路为当前可用但并未使用的网络链路；将所述第一网络链路以及所述第二网络链路的网络参数输入到链路切换预测模型，获取预测结果，所述链路切换预测模型为基于随机森林训练的模型，所述预测结果包括维持链路状态以及切换到第二网络链路。根据本申请的链路切换预测方法，可以大大提高链路切换预测的准确性。
一种切换预测方法装置电子设备

[发明专利]流量预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质-CN202310842068.3在审
发明人：唐宏;钱刘熠辉;武娟;徐晓青;刘晓军 -专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本公开涉及一种流量预测模型的训练方法、流量预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于深度学习技术领域。该流量预测模型的训练方法包括：获取待预测链路的空间关联链路和流量曲线相关链路；将待预测链路、空间关联链路和流量曲线相关链路的历史流量数据进行拼接，得到待预测链路对应的多链路特征矩阵；根据流量变化周期长度和多链路特征矩阵，得到待预测链路对应的多链路多时间段特征矩阵；将每一个待预测链路对应的多链路多时间段特征矩阵作为一组训练数据对原始神经网络进行训练，根据训练结果得到流量预测模型。本公开通过构造多链路多时间段特征矩阵，可以增强训练数据的特征多样性和特征表达能力，提高流量预测的准确率。
流量预测模型训练方法装置设备介质

[发明专利]通信链路参数的预测方法、装置及终端设备-CN202010609999.5有效
发明人：董国君;都广斌;陈健文;陈文亮 -专利权人：珠海云洲智能科技股份有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本申请适用于通信技术领域，提供了一种通信链路参数的预测方法、通信链路参数的预测装置、终端设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集；根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系；根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。通过上述方法，能够准确地预测出待测通信链路中的链路参数。
通信参数预测方法装置终端设备

[发明专利]一种基于符号图神经网络的链路预测方法及装置-CN202211191189.8在审
发明人：陈明;代建华;姜伟;钟世杰 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于符号图神经网络的链路预测方法及装置，包括获取符号图，符号图包括多个药品节点及多个链路，符号图中多个药品节点的多维属性特征构成一个属性特征矩阵，将属性特征矩阵输入到预设的链路预测模型，通过链路预测模型中的基于低通滤波器的符号图神经网络、全连接层和回归分类器处理后，迭代输出符号图中任两个药品节点之间的预测链路，分析预测链路与符号图中的实际链路之间的误差，并根据误差调整链路预测模型的模型参数，直至满足训练结束条件，利用训练好的链路预测模型对待预测药品节点对进行链路预测本发明设计了基于低通滤波器的符号图神经网络，端到端的预测模型可同时训练特征抽取器与链路类型判别器，链路预测的准确度高。
一种基于符号神经网络预测方法装置

[发明专利]多链路聚合的数据传输方法、系统、装置及存储介质-CN202111665601.0有效
发明人：谭盛彬;蔡俊杰;周志雄 -专利权人：广东中兴新支点技术有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04L45/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多链路聚合的数据传输方法、系统、装置及存储介质，包括：按照预设时间间隔分别获取多链路的往返时间和发送流量；接收聚合服务器端发送的多链路的接收流量的数值；根据多链路的发送流量的数值及接收流量的数值计算对应的多链路的有效接收率，根据多链路的发送流量预测多链路的预测发送流量；根据多链路的往返时间、有效接收率、发送流量及预测发送流量预测多链路的预测往返时间及预测有效接收率；根据多链路的预测发送流量、预测往返时间及预测有效接收率确定多链路的传输路线及传输流量本发明实施例能够减少时延并提高多条链路的带宽利用率，可广泛应用于通信技术领域。
多链路聚合数据传输方法系统装置存储介质

[发明专利]一种时间预测方法及装置-CN201310743792.7有效
发明人：陈驭龙;黄震;张维成 -专利权人：北京世纪高通科技有限公司
申请日： 2013-12-30 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种时间预测方法及装置，涉及动态交通信息服务领域，能够在非正常的交通状况下，提高旅行时间预测的准确度。包括：将出发地至目的地间的路径划分为N条链路；根据N条链路中链路间的历史旅行时间相关度将N条链路划分为X个链路集合；获取X个链路集合中的每个链路集合对应的链路矩阵，历史时刻为预测时刻之前预设时间段内的时刻；对X个链路集合中的每个链路集合对应的链路矩阵进行ARIMA训练得到X个链路集合在预测时刻的旅行时间；获取X个链路集合在预测时刻的旅行时间之和作为预测时刻出发地至目的地间的旅行预测时间。所述时间预测方法及装置用于旅行时间的预测。
一种时间预测方法装置

[发明专利]一种社交网络链路预测方法、装置、电子设备及介质-CN202310287646.1在审
发明人：王欢;杨若涵;崔子文;魏小梅;沙灜 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种社交网络链路预测方法、装置、电子设备及介质，其方法包括：获取社交网络链路训练集和目标层集；构建初始链路预测网络；获取网络链路集的共性可转移表示和目标层集的个性层表示，聚合得到聚合表示；根据聚合表示得到每条网络链路存在与否的预测量化值；并识别共性可转移表示中网络链路的网络层来源；构建由预测损失和识别损失组成的整体损失函数，以整体损失的鞍点为目标迭代训练链路预测网络，得到训练完备的链路预测网络；通过训练完备的链路预测网络输出目标层的预测网络链路本发明提供提取网络链路训练集的共性可转移表示和目标层的个性层表示，以实现提取不同网络层之间的空间相关性，进一步提高预测准确性的目的。
一种社交网络预测方法装置电子设备介质

[发明专利]基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置-CN202211131599.3在审
发明人：陈晋音;马浩男;熊海洋;黄国瀚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度的链路预测的后门攻击防御方法、装置，所述方法包括获取链路预测模型的原始图数据集；构建特殊子图；构建初始的链路预测模型，并进行训练；基于梯度值，对特殊子图进行优化，得到优化的防御训练数据集；利用优化的防御训练数据集对链路预测模型再次进行训练得到优化的链路预测模型，利用优化的链路预测模型完成后门攻击防御。
基于梯度预测后门攻击防御方法装置

[发明专利]一种基于MPA模型的消失链路预测方法-CN201811362632.7在审
发明人：徐博;陈鹏;刘嘉莹;李璐;夏锋 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MPA模型的消失链路预测方法，在科学合作网络中定义了消失的链路预测，并在PA指标的基础上考虑了节点对的邻居链路的不同作用和链路的权重，设计出MPA模型消除公共邻居链路的权重对消失链路预测的负面影响，从而更快速准确的预测消失的链路。本发明预测方法在AUC和精确率上较七种经典结构相似性算法具有较大的优势，它能够在消失链路预测问题中获得更精确的预测效果。
链路预测链路权重预测相似性算法邻居动态演化负面影响经典结构科学合作科学问题模型消除网络结构网络

[发明专利]一种数据存储方法、装置、设备及介质-CN202310630242.8在审
发明人：丁云龙;王洪亮;刘欣欣;胡延洋;夏明月 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京京东方技术开发有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L67/1095 文献下载
摘要：本申请公开一种数据存储方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：边缘计算节点获取用户的待传输数据；边缘计算节点基于与服务器之间的多条候选链路的状态，生成候选链路信息并发送至服务器；服务器基于候选链路信息对边缘计算节点所在区域内的所有候选链路进行属性预测，生成链路预测属性表发送至边缘计算节点，链路预测属性表至少用于表征用户ip区域的预测值；边缘计算节点基于所述链路预测属性表，确定预测值最大的候选链路，作为最优链路；边缘计算节点基于最优链路，向数据库发送待传输数据
一种数据存储方法装置设备介质

[发明专利]异质社交网络中抵抗边缘类型干扰的链路预测方法及装置-CN202210754005.8在审
发明人：王欢 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种异质社交网络中抵抗边缘类型干扰的链路预测方法及装置，其方法包括：构建初始异质社交网络链路预测模型，初始异质社交网络链路预测模型包括边缘特征提取子模型及多种类型专家预测子模型；获取异质社交网络中的数据集并根据数据集生成异质社交网络图，数据集包括多个节点、多个边缘样本和多个边缘类型；基于边缘特征提取子模型提取异质社交网络图中各边缘样本的边缘特征，生成边缘特征集；基于边缘特征集和预设的损失函数对多种类型专家预测子模型进行训练，获得训练完备的目标异质社交网络链路预测模型；基于目标异质社交网络链路预测模型对待预测边缘链路进行预测。本发明可对多种链路类型以及新链路类型进行预测。
社交网络抵抗边缘类型干扰预测方法装置

[发明专利]链路流量预测方法、装置及电子设备-CN201910530069.8有效
发明人：王振杰 -专利权人：新华三大数据技术有限公司
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种链路流量预测方法、装置及电子设备，首先对待测通信链路在多个时间段的实际链路流量进行去噪处理得到去噪链路流量，再根据该多个时间段的去噪链路流量对流量预测模型中的模型参数进行调整，使调整后的流量预测模型在满足模型优化条件时预测得到该多个时间段之后的待测时间段的预测链路流量如此，提高了预测结果的准确度。
流量预测方法装置电子设备

[发明专利]基于小波神经元网络的无线链路质量预测方法-CN201610231776.3有效
发明人：孙伟;陆伟;王建平;李奇越;穆道明;朱程辉;徐晓冰;秦剑;邓凡李;戴雷 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-04-13 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小波神经元网络的无线链路质量预测方法，根据其网络模型的预测结果计算出未来一段时间的无线链路质量的置信区间。本预测方法包括小波神经元网络模型训练阶段和基于训练结果的无线链路质量预测阶段，可以随着环境因素的改变，计算无线通信节点间的链路质量的置信区间，以解决链路质量预测精度低的问题，同时也将链路质量中的高频噪声部分纳入了预测范畴，动态地预测链路质量在未来一段时间的变化趋势。与传统的预测模型相比，本方法能够更为有效地对链路质量进行实时估计，并提高了无线传感器网络整体的可靠性和鲁棒性。本发明有效地提高了链路传输的可靠性，实现了对电网中无线链路的实时预测。
基于神经元网络无线质量预测方法

[发明专利]网络流量预测方法、装置和计算机可读存储介质-CN201911246779.4有效
发明人：徐晓青;武娟;唐宏;刘晓军 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量预测方法、装置和计算机可读存储介质，涉及数据通信领域。网络流量预测方法包括：获取待测链路的相关链路，相关链路为网络中与待测链路的流量相关性大于预设程度的链路；根据待测链路及其相关链路在一个或多个历史时刻的流量，生成历史流量序列；将历史流量序列输入到预先训练的预测模型中，获得预测模型输出的、待测链路在未来时刻的流量。本发明的实施例可以根据关联的链路的历史流量数据来进行流量预测，使得预测的网络流量更准确。从而，可以为网络规划、网络优化和网络配置提供更准确的参考依据。
网络流量预测方法装置计算机可读存储介质

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