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龙图腾网获悉华中农业大学申请的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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210754005.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权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是由王欢设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种异质社交网络中抵抗边缘类型干扰的链路预测方法，其特征在于，包括： 构建初始异质社交网络链路预测模型，所述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以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，并根据所述数据集生成异质社交网络图，所述数据集包括多个节点以及由所述多个节点形成的多个边缘样本和多个边缘类型； 基于所述边缘特征提取子模型提取所述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； 基于所述边缘特征集和预设的损失函数对所述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； 基于所述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； 所述损失函数为： 式中，为损失函数；为第k种类型专家预测子模型的预测损失函数；K为多种类型专家预测子模型的总个数；为损失函数权重值；为相关损失函数；为所述边缘特征集中边缘类型为第k类边缘类型的边缘特征子集；为第k种类型专家预测子模型的交叉熵损失函数；为设置阈值；为第k种类型专家预测子模型对边缘样本e是否存在的预测概率；S为边缘特征集；为第k种类型专家预测子模型和第种类型专家预测子模型之间的相关交叉熵损失函数；为概率阈值；为第种类型专家预测子模型对边缘样本e是否存在的预测概率； 所述目标异质社交网络链路预测模型还包括弹性预测子模型；所述基于所述目标异质社交网络链路预测模型对对待预测边缘链路进行预测，包括： 基于所述弹性预测子模型确定所述目标异质社交网络链路预测模型中各种类型专家预测子模型的目标可靠性权重； 基于所述边缘特征提取子模型提取所述待预测边缘链路的待预测边缘特征，并确定所述待预测边缘特征和所述边缘特征集中各类型边缘特征的相似度； 基于所述多种类型专家预测子模型对所述待预测边缘特征进行预测，对应获得多种预测概率； 根据所述目标可靠性权重、所述相似度以及所述预测概率确定所述待预测边缘链路的存在概率。

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