[发明专利]关系预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种关系预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括：获取待预测的第一目标节点；根据预先构建的关系网络，分别确定第一目标节点与关系网络中的多个第二目标节点中的每个第二目标节点之间的模体势节点相似度；根据第一目标节点与每个第二目标节点之间的模体势节点相似度，分别预测每个第二目标节点与第一目标节点之间是否存在直接关联关系。由此，该预测方法不但预测精度高，而且能够用于多种关系的预测、适用性强。此外，该种预测方法还能够为大数据分析与处理中的隐性关系发现、基于已有数据的关系补充等提供一种新的方式。

技术领域

本公开涉及关系预测领域，具体地，涉及一种关系预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

关系预测作为信息推荐的一个重要子课题，在现实应用中有很广泛的应用场景和现实意义，该关系预测主要包括：社会网络、在线社交网络中人与人之间关系的预测，数据网络中基于数据内容关系的预测，实体网络中基于实体相似程度的关系预测等。如何更准确进行关系预测，从而产生个性化的精准推荐，一直以来是大数据分析系统研究的重点问题。

发明内容

为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供一种关系预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

为了实现上述目的，本公开提供一种关系预测方法，所述方法包括：

获取待预测的第一目标节点；

根据预先构建的关系网络，分别确定所述第一目标节点与所述关系网络中的多个第二目标节点中的每个第二目标节点之间的模体势节点相似度，其中，所述模体势节点相似度是根据因所述第一目标节点与该第二目标节点连接而导致的在所述关系网络中新出现的预设模体和消失的预设模体的第一出现概率来确定的，所述第二目标节点为与所述第一目标节点不同、且与所述第一目标节点暂无直接关联关系的节点；

根据所述第一目标节点与每个所述第二目标节点之间的模体势节点相似度，分别预测每个所述第二目标节点与所述第一目标节点之间是否存在所述直接关联关系。

可选地，所述预设模体通过以下方式来确定：

通过模体发现算法获取所述关系网络中的模体，并统计所述关系网络中各模体的第一出现概率；

生成与所述关系网络具有相同特征的随机网络，其中，所述相同特征为所述关系网络和所述随机网络的节点数、以及每个节点的出度和入度均相同；

通过所述模体发现算法获取所述随机网络中的模体，并统计所述随机网络中各模体的第二出现概率；

针对在所述关系网络和所述随机网络中均出现的每个模体，当所述模体的所述第一出现概率与所述第二出现概率之间的关系满足预设的阈值条件时，确定所述模体为所述预设模体。

可选地，所述根据预先构建的关系网络，分别确定所述第一目标节点与所述关系网络中的多个第二目标节点中的每个第二目标节点之间的模体势节点相似度，包括：

针对所述关系网络中的每个第二目标节点，将因所述第一目标节点与该第二目标节点连接而导致的在所述关系网络中新出现的各预设模体的第一出现概率之和，与消失的各预设模体的第一出现概率之和的差值确定为所述第一目标节点与该第二目标节点之间的模体势节点相似度。

可选地，所述针对所述关系网络中的每个第二目标节点，将因所述第一目标节点与该第二目标节点连接而导致的在所述关系网络中新出现的各预设模体的第一出现概率之和，与消失的各预设模体的第一出现概率之和的差值确定为所述第一目标节点与该第二目标节点之间的模体势节点相似度，包括：

针对所述关系网络中的每个第二目标节点，通过以下公式来确定所述第一目标节点与该第二目标节点之间的模体势节点相似度：