CN112966155A - 基于路径相关性的链路预测方法 - Google Patents
基于路径相关性的链路预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112966155A CN112966155A CN202110308901.7A CN202110308901A CN112966155A CN 112966155 A CN112966155 A CN 112966155A CN 202110308901 A CN202110308901 A CN 202110308901A CN 112966155 A CN112966155 A CN 112966155A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- nodes
- node
- power
- similarity
- path
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 25
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- PBAPPPCECJKMCM-IBGZPJMESA-N mirabegron Chemical compound S1C(N)=NC(CC(=O)NC=2C=CC(CCNC[C@H](O)C=3C=CC=CC=3)=CC=2)=C1 PBAPPPCECJKMCM-IBGZPJMESA-N 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 abstract 1
- 238000005295 random walk Methods 0.000 description 8
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 101710100170 Unknown protein Proteins 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/9024—Graphs; Linked lists
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
- G06F16/90335—Query processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于路径相关性的链路预测方法，主要解决传统路径方法预测精度较低的问题。其方案是：1)在网上下载一个真实的网络数据集，获得网络的邻接矩阵；2)计算网络中所有节点对间各阶路径的总贡献；3)利用节点间各阶路径的总贡献构建节点间的相似性分值，即对各阶路径的总贡献进行非线性组合，以组合结果作为节点间的相似性分值；4)计算所有节点对的相似性分值，将所有节点对按照相似性分值从大到小排序，根据排在前面的节点对之间产生链路概率最大的相似性原理，取前m个节点对，作为被预测出的m条链路。本发明利用了更深层次且更准确的路径信息，相比传统路径方法提高了预测精度，可用于交通线路规划、指导生物实验及推荐系统。
Description
技术领域
本发明属于复杂网络技术领域，特别涉及一种链路预测方法，可用于交通线路规划、指导生物实验以及推荐系统。
背景技术
复杂网络普遍存在于现实世界中，例如航空网络、在线社交网络、蛋白质网络等等。复杂网络中的链路预测是指通过已知的网络节点和结构等信息，预测网络中尚未产生连边的两个节点间产生链路的可能性。链路预测技术可以用于在社交网络中推荐好友，在生物网络中发现未知蛋白质分子之间的交互等，有很高的研究价值。
链路预测方法主要分为三类：基于相似性的方法，基于似然分析的方法以及基于概率模型的方法。目前，主流的链路预测方法是基于相似性的方法，该方法利用相似性指标为节点对赋予相似性分值，相似性分值越高，节点对之间存在链路的可能性越大。基于相似性的算法主要分为三类：基于局部信息的方法、基于随机游走的方法和基于路径的方法。其中：
基于局部信息的方法，是利用节点间的共同邻居节点个数和度信息进行预测。该方法中包括PA指标、RA和CN指标，其中CN指标是利用节点间共同邻居数目进行预测，即两个节点间共同邻居数目越多，则它们越倾向连边；PA指标和RA指标是根据共同邻居节点的度信息进行预测，共同邻居节点度越大，传递相似性信息越少。这类方法由于利用信息较少，因而预测效果较差。
基于随机游走的方法，是通过模拟粒子随机游走过程进行链路预测。该方法包括局部随机游走和全局随机游走。其中，局部随机游走只考虑有限步数的随机游走过程，没有充分利用网络结构信息，预测结果较差；全局随机游走虽利用网络全局信息，但复杂度较高，在大规模网络上难以应用。
基于路径的方法，是利用节点间不同长度路径数目信息进行预测。该方法包括LP指标和Katz指标，LP指标是利用节点间二阶路径和三阶路径数目的线性叠加进行预测；Katz指标是利用节点间所有长度的路径数目的线性叠加进行预测。这类预测方法相较于前两种方法，其预测结果和复杂度均有改善。在最近的研究中，学者们发现有三阶路径的节点对之间存在二阶路径的概率非常高，证明了二阶路径与三阶路径之间有相关性。由于这种基于路径的方法均只考虑了路径数目的线性组合，没有考虑路径之间的相关性，即没有充分利用路径信息，因而其性能仍有提升的空间。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于路径相关性的链路预测方法，在传统路径的方法中引入路径相关性和路径异构性，提高预测效果。
本发明的技术方案是这样实现的：
一，技术原理
现有研究发现，有三阶路径的节点间也至少有一条二阶路径的，这一发现证明路径之间有相关性，根据小度节点传递相似性的能力较强，大度节点传递能力较弱的原理，可知路径之间有异构性。基于上述发现，本发明将路径的相关性和异构性相结合，提出一种基于路径相关性的方法，实现对复杂网络的链路预测，该方法比现有的基于路径数目的方法预测效果更好。
二，技术方案
根据上述原理，本发明基于路径相关性的链路预测方法，其实现步骤包括如下：
(1)初始化网上下载的真实网络数据集G(V，E)，其中，V为网络的节点集合，节点总个数为N，E为网络的链路集合，根据V和E得到网络的邻接矩阵A；
(2)计算节点集合V中任意两个节点x和y间的第i阶路径的总贡献和Hxy(i)：
其中，li(x,y)表示节点x与y之间的i阶路径集合，q表示li(x,y)中的路径，M(q)表示路径q的中间节点集，s表示M(q)中的节点，ks表示节点s的度，β为惩罚因子；
(3)利用Hxy(i)构建节点集合V中任意两个节点x与y间的相似性分值计算式Sxy：
其中，n为可调参数，3≤n≤p，p代表节点x与节点y之间最长路径的阶数，
表示Hxy(i)的α1i次幂，
表示Hxy(j)的α2j次幂，Hxy(j)为两个节点x与y之间的第j阶路径的总贡献，α1i是Hxy(i)的指数参数，α2j是Hxy(j)的指数参数，D'i-1,j-1是
的权重系数；
(4)将所有节点对的相似性分值Sxy从大到小排序，根据排在前面的节点对之间产生链路的概率最大这一相似性原理，取前m个节点对，作为被预测出来的m条链路。
本发明与现有技术相比，具有如下优点：
1.本发明利用节点x与y之间第i阶路径贡献之和Hxy(i)代替传统方法的第i阶路径数目，考虑了路径之间的差异性，利用的路径信息更准确，预测精确度更高；
2.本发明将节点间各阶路径贡献之和进行非线性组合，即用
表示Hxy(i)与Hxy(i)之间的相关性，使得路径信息的利用更加充分，提高了预测精度。
附图说明
图1是本发明的实现流程图。
图2是本发明与传统路径方法在真实网络数据集上的预测精度示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的具体实施例和效果做进一步详细描述。
参照图1，本发明基于路径相关性的链路预测方法，实现步骤如下：
步骤1，获取网络数据集，得到网络的邻接矩阵A。
从网站www.linkprediction.org下载一个真实的网络数据集G(V,E)，其中，V为网络的节点集合，节点总个数为N，E为网络的链路集合；
根据V和E这两个集合得到网络的邻接矩阵A，邻接矩阵A中的元素axy表示V中的节点x与节点y之间是否存在链路，如果axy＝1，则表示节点x与节点y之间存在链路，如果axy＝0，则表示节点x与节点y之间不存在链路。
步骤2，计算节点集合V中任意两个节点x和y间的第i阶路径的总贡献之和Hxy(i)。
2.1)根据邻接矩阵A计算节点集合V中所有节点的度，以节点s为例，节点s的度ks计算公式如下：
其中，qs为节点s在集合V中的序号，
为邻接矩阵A的第qs行第b列元素。
2.2)根据节点s的度ks计算ks的β次幂ks β，β为惩罚因子，其取值是根据网络中小度节点传递相似性能力更强的原理设定，取值为负数或正数或0，不同的取值对小度节点传递相似性能力有不同的影响：
当β取负数时，点s的度ks越小，ks β就越大，节点s对Hxy(i)的贡献就越大，传递相似性的能力更强，符合小度节点传递相似性能力更强的原理；
当β取0时，ks β＝1，所有节点对Hxy(i)的贡献相同，传递相似性的能力相同，不符合小度节点传递相似性能力更强的原理；
当β取正数时，点s的度ks越小，ks β就越小，节点s对Hxy(i)的贡献就越小，不符合小度节点传递相似性能力更强的原理；
2.3)对2.2)的计算结果，利用下式计算节点集合V中任意节点x与y之间第i阶路径总贡献和Hxy(i)：
其中，li(x,y)表示节点x与y之间的i阶路径集合，q表示li(x,y)中的路径，M(q)表示路径q的中间节点集，s表示M(q)中的节点，ks表示节点s的度，i＝2,…,n，n为可调参数，3≤n≤p，p代表节点x与节点y之间最长路径的阶数。
步骤3，利用Hxy(i)构建节点x与y间的相似性分值式.
3.1)通过2.3)中的计算公式可算出节点x与y之间第2阶路径总贡献之和Hxy(2)、第3阶路径总贡献之和Hxy(3)直至第n阶路径总贡献之和Hxy(n)，将这些数值进行线性组合，得到节点x与y之间的相似性分值Sxy：
其中，Hxy(2)表示节点x与y之间第2阶路径的总贡献之和，Hxy(3)表示节点x与y之间第3阶路径的总贡献之和，Hxy(n)表示节点x与y之间第n阶路径的总贡献之和，βi为Hxy(i)的权重系数，β2为Hxy(2)的权重系数，β3为Hxy(3)的权重系数，βn为Hxy(n)的权重系数；
3.2)将上述3.1)公式写为如下矩阵相乘形式：
其中，Hxy＝[Hxy(2),Hxy(3),…,Hxy(i)，…Hxy(n)]T，
3.3)将上述3.2)公式中的对角矩阵D改为非对角矩阵D’，并将
中每一项元素的指数改为不同值，得到如下公式：
其中，
为[Hxy(2:n)]T的参数向量，
3.4)将上述3.3)中的公式写为如下分量形式：
其中，D'i-1,j-1为非对角矩阵的权重系数矩阵D’的第i-1行第j-1列元素，其表示
的权重系数，
表示Hxy(i)的α1i次幂，Hxy(i)为节点x和y间的第i阶路径的总贡献和，
表示Hxy(j)的α2j次幂，Hxy(j)为节点x和y间的第j阶路径的总贡献和。
步骤4，利用相似性分值得到预测出的链路。
根据3.4)中的公式计算所有节点对的相似性分值，根据排在前面的节点对之间产生链路的概率最大这一相似性原理，将所有节点对按照相似性分值从大到小排序；
根据排在前面的节点对之间产生链路的概率最大这一原理，取前m个节点对，作为被预测出来的m条链路。
以下结合仿真实验，对本发明的效果作进一步说明：
1.仿真条件：
仿真实验采用操作系统为windows10。实验用的软件为MATLAB。
2.仿真内容：
分别利用本发明方法和传统路径方法在12个真实网络数据集上进行链路预测，并对上述两种方法的预测精度进行统计，其结果如图2。其中横坐标为这12个真实网络的名称，纵坐标给出本发明与传统方法在这些真实网络上的预测精度值。
从图2可以看出，在这12个真实网络数据集上，相较于传统路径方法，本发明的预测精度都有了明显的提升。
Claims (4)
1.一种基于路径相关性的链路预测方法，其特征在于，包括如下：
(1)初始化网上下载的真实网络数据集G(V，E)，其中，V为网络的节点集合，节点总个数为N，E为网络的链路集合，根据V和E得到网络的邻接矩阵A；
(2)计算节点集合V中任意两个节点x和y间的第i阶路径的总贡献和Hxy(i)：
其中，li(x,y)表示节点x与y之间的i阶路径集合，q表示li(x,y)中的路径，M(q)表示路径q的中间节点集，s表示M(q)中的节点，ks表示节点s的度，β为惩罚因子；
(3)利用Hxy(i)构建节点集合V中任意两个节点x与y间的相似性分值计算式Sxy：
其中，n为可调参数，3≤n≤p，p代表节点x与节点y之间最长路径的阶数，
表示Hxy(i)的α1i次幂，
表示Hxy(j)的α2j次幂，Hxy(j)为两个节点x与y之间的第j阶路径的总贡献，α1i是Hxy(i)的指数参数，α2j是Hxy(j)的指数参数，D'i-1,j-1是
的权重系数；
(4)将所有节点对的相似性分值Sxy从大到小排序，根据排在前面的节点对之间产生链路的概率最大这一相似性原理，取前m个节点对，作为被预测出来的m条链路。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(2)中的节点度ks，通过如下公式计算：
其中，qs为节点s在集合V中的序号，A(qs,b)为邻接矩阵A的第qs行第b列元素。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(2)中的惩罚因子β，是根据网络中小度节点传递相似性能力更强的原理设定，取值为负数或正数或0，不同的取值对小度节点传递相似性能力有不同的影响：
当β取负数时，点s的度ks越小，ks β就越大，节点s对Hxy(i)的贡献就越大，传递相似性的能力更强，符合小度节点传递相似性能力更强的原理；
当β取0时，ks β＝1，所有节点对Hxy(i)的贡献相同，传递相似性的能力相同，不符合小度节点传递相似性能力更强的原理；
当β取正数时，点s的度ks越小，ks β就越小，节点s对Hxy(i)的贡献就越小，不符合小度节点传递相似性能力更强的原理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(3)中利用Hxy(i)构建节点x与y间的相似性分值式，实现过程如下：
(3a)对节点x与y之间第2阶路径总贡献之和Hxy(2)、第3阶路径总贡献之和Hxy(3)直至第n阶路径总贡献之和Hxy(n)进行线性组合，得到节点x与y之间的相似性分值Sxy：
其中，Hxy(i)是节点x与y之间第i阶路径的总贡献之和，i＝2,…,n，n为可调参数，3≤n≤p，p代表节点x与节点y之间最长路径的阶数，Hxy(2)表示节点x与y之间第2阶路径的总贡献之和，Hxy(3)表示节点x与y之间第3阶路径的总贡献之和，Hxy(n)表示节点x与y之间第n阶路径的总贡献之和，βi为Hxy(i)的权重系数，i＝2,…,n，β2为Hxy(2)的权重系数，β3为Hxy(3)的权重系数，βn为Hxy(n)的权重系数；
(3b)将上述(3a)公式写为如下矩阵相乘形式：
其中，Hxy＝[Hxy(2),Hxy(3),…,Hxy(n)]T，
表示Hxy(2)的1/2次幂，
表示Hxy(n)的1/2次幂，D＝diag[β2,β3,…βn]，D为权重系数矩阵；
(3c)将上述(3b)公式中的对角矩阵D改为非对角矩阵D’，并将
中每一项元素的指数改为不同值，得到如下公式：
其中，
为参数向量，
表示Hxy(i)的α1i次幂，
表示Hxy(2)的α12次幂，
表示Hxy(n)的α1n次幂，
为参数向量，
表示Hxy(i)的α2i次幂，
表示Hxy(2)的α22次幂，
表示Hxy(n)的α2n次幂，D’为非对角的权重系数矩阵；
(3d)将上述(3c)中的公式写为如下分量形式：
其中，D'i-1,j-1为非对角矩阵的权重系数矩阵D’的第i-1行第j-1列元素，其表示
的权重系数，
表示Hxy(i)的α1i次幂，Hxy(i)为节点x和y间的第i阶路径的总贡献和，
表示Hxy(j)的α2j次幂，Hxy(j)为节点x和y间的第j阶路径的总贡献和。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110308901.7A CN112966155B (zh) | 2021-03-23 | 2021-03-23 | 基于路径相关性的链路预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110308901.7A CN112966155B (zh) | 2021-03-23 | 2021-03-23 | 基于路径相关性的链路预测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112966155A true CN112966155A (zh) | 2021-06-15 |
| CN112966155B CN112966155B (zh) | 2023-03-21 |
Family
ID=76278084
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110308901.7A Active CN112966155B (zh) | 2021-03-23 | 2021-03-23 | 基于路径相关性的链路预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112966155B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115291046A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-11-04 | 南京鼎研电力科技有限公司 | 基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3015928A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for the prediction of turbomachine performances |
| CN107086933A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-08-22 | 杨武略 | 一种基于贝叶斯估计和种子节点度的链路预测方法 |
| CN108847993A (zh) * | 2018-07-20 | 2018-11-20 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 基于多阶路径中间节点资源分配的链路预测方法 |
| CN109214599A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-01-15 | 北京师范大学 | 一种对复杂网络进行链路预测的方法 |
| CN109740924A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 西安电子科技大学 | 融合属性信息网络和矩阵分解的物品评分预测方法 |
| CN111669288A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-15 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于有向异构邻居的有向网络链路预测方法及装置 |
-
2021
- 2021-03-23 CN CN202110308901.7A patent/CN112966155B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3015928A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for the prediction of turbomachine performances |
| CN107086933A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-08-22 | 杨武略 | 一种基于贝叶斯估计和种子节点度的链路预测方法 |
| CN108847993A (zh) * | 2018-07-20 | 2018-11-20 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 基于多阶路径中间节点资源分配的链路预测方法 |
| CN109214599A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-01-15 | 北京师范大学 | 一种对复杂网络进行链路预测的方法 |
| CN109740924A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 西安电子科技大学 | 融合属性信息网络和矩阵分解的物品评分预测方法 |
| CN111669288A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-15 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于有向异构邻居的有向网络链路预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| BOKAI CAO，等: "Collective Prediction of Multiple Types of Links in Heterogeneous Information Networks", 《2014 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING》 * |
| 徐佳佳等: "链路相关性欺骗攻击与检测机制", 《计算机科学》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115291046A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-11-04 | 南京鼎研电力科技有限公司 | 基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112966155B (zh) | 2023-03-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112216108B (zh) | 一种基于属性增强的时空图卷积模型的交通预测方法 | |
| Liang et al. | Applying genetic algorithm and ant colony optimization algorithm into marine investigation path planning model | |
| CN102413029B (zh) | 基于分解的局部搜索多目标复杂动态网络社区划分方法 | |
| CN106529818B (zh) | 基于模糊小波神经网络的水质评价预测方法 | |
| Shi et al. | Protein complex detection with semi-supervised learning in protein interaction networks | |
| CN102594909A (zh) | 基于共邻矩阵谱信息的多目标社区检测方法 | |
| CN113962358B (zh) | 一种基于时序超图注意力神经网络的信息扩散预测方法 | |
| CN112905801A (zh) | 基于事件图谱的行程预测方法、系统、设备及存储介质 | |
| Wu et al. | Estimating fund-raising performance for start-up projects from a market graph perspective | |
| CN106599610A (zh) | 预测长链非编码rna和蛋白质联系的方法及系统 | |
| CN112966155B (zh) | 基于路径相关性的链路预测方法 | |
| Wang et al. | Influential node identification by aggregating local structure information | |
| CN110442800B (zh) | 一种融合节点属性和图结构的半监督社区发现方法 | |
| Li et al. | Local community detection for multi-layer mobile network based on the trust relation | |
| CN112055038B (zh) | 生成点击率预估模型的方法及预测点击概率的方法 | |
| Shi et al. | Towards energy efficient spiking neural networks: An unstructured pruning framework | |
| CN113053457A (zh) | 一种基于多通路图卷积神经网络的药物靶标预测方法 | |
| Tian et al. | Hypertron: Explicit Social-Temporal Hypergraph Framework for Multi-Agent Forecasting. | |
| CN112835960A (zh) | 一种在数字展会的数据分析方法与系统 | |
| Zhou et al. | Online recommendation based on incremental-input self-organizing map | |
| Yuan et al. | Prediction of PM2. 5 time series by seasonal trend decomposition-based dendritic neuron model | |
| CN116226467A (zh) | 基于节点结构特征的图卷积神经网络的社区发现方法 | |
| CN115913992A (zh) | 一种基于小样本机器学习的匿名网络流量分类方法 | |
| CN113256024B (zh) | 一种融合群体行为的用户行为预测方法 | |
| CN112488248A (zh) | 一种基于卷积神经网络的代理模型的构建方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |