[00266121]大规模微博异构信息网络中的链接预测方法
交易价格：
面议
所属行业：
网络
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201610478367.3
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
四川大学
进入空间
所在地：四川成都市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明涉及互联网技术领域，提供一种大规模微博异构信息网络中的链接预测方法，该方法包括：按预设策略对用户进行过；从网络中抽取若干链接，正例集合为ET，负例集合为EF；在E‑ET‑EF网络中计算ET∪EF中所有节点的特征以及链接的特征，并将节点的特征转换为链接关系的特征；将EF∪ET分为训练集、验证集和测试集，在训练集上训练模型，在验证集上选择使预测结果最优的模型超参数，得到最终模型hθ(x)和阈值θ；将测试集中任意一条链接关系带入模型，即可得到该链接关系产生的概率P。实验表明本发明提供的方法较基于局部信息相似性和路径相似性的方法的曲线下面积和F值有明显提升，且具备更好的最大K准确率稳定性。
本发明涉及互联网技术领域，提供一种大规模微博异构信息网络中的链接预测方法，该方法包括：按预设策略对用户进行过；从网络中抽取若干链接，正例集合为ET，负例集合为EF；在E‑ET‑EF网络中计算ET∪EF中所有节点的特征以及链接的特征，并将节点的特征转换为链接关系的特征；将EF∪ET分为训练集、验证集和测试集，在训练集上训练模型，在验证集上选择使预测结果最优的模型超参数，得到最终模型hθ(x)和阈值θ；将测试集中任意一条链接关系带入模型，即可得到该链接关系产生的概率P。实验表明本发明提供的方法较基于局部信息相似性和路径相似性的方法的曲线下面积和F值有明显提升，且具备更好的最大K准确率稳定性。
