[发明专利]一种基于卷积神经网络的链路预测方法在审
| 申请号： | 202110292561.3 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112860977A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 陈伟伦;周银座;焦安楠;陈鸿渐;赵世跃 | 申请（专利权）人： | 杭州师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/953 | 分类号： | G06F16/953;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 311121 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的链路预测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、读取数据，构建复杂网络结构，并获取网络结构的最大连通集团；步骤2、对于网络结构中的任一节点，提取节点的相似性序列；步骤3、构造特征工程；步骤4、对卷积神经网络LeNet‑LP模型进行训练；步骤5、使用测试集样本评价卷积神经网络LeNet‑LP模型性能。本发明使用三种链路预测的相似性指标构造特征矩阵，相当于使用了卷积神经网络的通道数可拓展的特性把三种相似性指标在卷积运算的层面做了一个指标融合。因此在评价算法性能的时候需要对比那些被用作特征工程的相似性指标。本发明的算法取得的AUC对比其他算法有较为明显的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
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