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申请/专利权人：华中农业大学
摘要：本申请提供了一种异质社交网络中缺失链路预测方法、系统和存储介质，包括步骤：将异质社交网络的链路转为结构特征向量；将结构特征向量输入到卷积神经网络中进行特征聚集和特征优化；利用生成预测器对结构特征向量的链路样本进行初步链路预测，以判断链路样本的真假，利用判别分类器对结构特征向量的链路样本进行分类；调整生成预测器的损失函数的参数以降低生成预测器的预测损失，调整判别分类器的损失函数的参数以降低判别分类器的分类损失；在生成预测器和判别分类器的损失函数的参数调整过程中获取最终公共特征，并根据最终公共特征对新出现类型的缺失链路进行预测。能够更为准确、全面的对新出现类型的链路预测产生很好的预测效果。
主权项：1.一种异质社交网络中缺失链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：将所述异质社交网络的链路转为结构特征向量；将所述结构特征向量输入到卷积神经网络中进行特征聚集和特征优化；利用生成预测器对所述结构特征向量的链路样本进行初步链路预测，以判断所述链路样本的真假，利用判别分类器对所述结构特征向量的链路样本进行分类；调整所述生成预测器的损失函数的参数以降低所述生成预测器的预测损失，调整所述判别分类器的损失函数的参数以降低所述判别分类器的分类损失；在所述生成预测器和所述判别分类器的损失函数的参数调整过程中获取最终公共特征，并根据所述最终公共特征对新出现类型的缺失链路进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 异质社交网络中缺失链路预测方法、系统和存储介质
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