一种基于多层预测采样的引文网络作者合作链接预测方法及装置
申请号:CN202411606547
申请日期:2024-11-12
公开号:CN119474751B
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于多层预测采样的引文网络作者合作链接预测方法及装置,所述方法包括:获取原始引文网络已知数据;基于原始引文网络已知数据,构建引文网络作者关系张量和多层引文网络作者链接的隐特征矩阵;基于所述引文网络作者关系张量,构建引文网络作者关系预测的目标损失函数,采用所述目标损失函数对每一层引文网络作者链接的隐特征矩阵进行训练并迭代优化;基于训练后的每一层引文网络作者链接的隐特征矩阵,获得引文网络作者关系链路的预测结果。本发明专门作用于张量作者关系数据,能够进行符合统计规律的、准确度高的作者关系链接预测。可广泛应用在信息检索、网络分析等领域。
技术关键词
关系
矩阵
链接预测方法
生成数据集合
切片
代表
非线性
链路
元素
网络分析
数据获取模块
信息检索
预测装置
时间段
实体
参数
算法