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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提供一种基于连续动态图神经网络的链路预测方法及系统，该方法包括如下步骤：结合编码模块和预测模块构建交互链路预测模型；构造所有交互节点的一跳交互序列；将一跳交互序列输入至交互链路预测模型，通过编码模块将一跳交互序列编码为交互节点序列编码；利用傅里叶变换获取交互节点序列编码的序列频率信息，并根据序列频率信息设定第一编码块尺寸和第二编码块尺寸；按照第一编码块尺寸和第二编码块尺寸将交互节点序列编码分别划分为不同尺寸的第一编码块和第二编码块；通过预测模块进行社交图网络的链路预测，得到所述社交图网络中所述交互节点之间的交互链路预测结果。本发明具有提高链路预测结果准确性的效果。
主权项：1.一种基于连续动态图神经网络的链路预测方法，其特征在于，包括如下步骤：结合编码模块和预测模块构建交互链路预测模型；基于社交图网络中所有交互节点的交互过程构造所有所述交互节点的一跳交互序列；将所述一跳交互序列输入至所述交互链路预测模型，通过所述编码模块将所述一跳交互序列编码为交互节点序列编码；利用傅里叶变换获取所述交互节点序列编码的序列频率信息，并根据所述序列频率信息设定第一编码块尺寸和第二编码块尺寸；按照所述第一编码块尺寸和所述第二编码块尺寸将所述交互节点序列编码分别划分为不同尺寸的第一编码块和第二编码块；结合所述第一编码块和所述第二编码块，并通过所述预测模块进行所述社交图网络的链路预测，得到所述社交图网络中所述交互节点之间的交互链路预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于连续动态图神经网络的链路预测方法及系统
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