一种基于Transformer的动态异构网络链路预测方法.pdfVIP

下载本文档

1
0
约9.88千字
约 11页
2023-05-13 发布于北京
举报
版权申诉

一种基于Transformer的动态异构网络链路预测方法.pdf

1、本文档共11页，其中可免费阅读10页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种基于Transformer的动态异构网络链路预测方法，包括：步骤1，以节点和链接集合作为输入，根据定义的动态异构网络构建成一个动态异构网络；步骤2：以构建好的动态异构网络作为输入，通过信息网络的异构表示方法，得到节点在不同视图下的嵌入向量；步骤3：以构建好的动态异构网络作为输入，通过信息网络的动态编码方法，得到具有动态特征的节点嵌入向量；步骤4：整合具有异构特征和动态特征的节点嵌入向量，最小化交叉熵损失函数，得到预测模型；步骤5：通过预测模型获取测试时期网络中节点对的最终嵌入向量

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114648172 A (43)申请公布日 2022.06.21 (21)申请号 202210369788.8 (22)申请日 2022.04.09 (71)申请人北京工业大学地址 100124