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2023-06-08 发布于四川
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一种基于卷积神经网络的链路预测方法.pdf

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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

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112860977 A (43)申请公布日 2021.05.28 (21)申请号 202110292561.3 (22)申请日 2021.03.18 (71)申请人杭州

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