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申请/专利权人：常州大学
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN118070070A
主分类号：G06F18/22
分类号：G06F18/22;G06F18/24;G06F18/214;G06F16/901;G06F16/906
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开
摘要：本发明涉及链路预测技术领域，尤其涉及一种基于改进余弦相似度的链路预测方法及系统，包括获取数据集数据，构建链路预测所需数据；获得某个节点的节点度、连边以及与某个节点的所有连接节点和两个节点之间的公共邻居；利用自然常数为底的指数函数增强公共邻居数量的影响，引入开方减少节点度差异对预测的影响，并通过乘以两节点的节点度值之和，确保节点度的总和对相似性评分的正向贡献；得到每个节点的结构相似度矩阵；将所有不存在连边按照结构相似度值降序排列，选取前若干条边作为存在链接，利用准确率、召回率、F_score和AUC指标对改进SI算法进行评价。本发明通过增加局部结构信息，使链路预测的准确性得到较大的提升。
主权项：1.一种基于改进余弦相似度的链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取数据集数据，并按比例划分数据集，构建链路预测所需数据；步骤二、获得某个节点的节点度、连边以及与某个节点的所有连接节点和两个节点之间的公共邻居；步骤三、改进SI算法是利用自然对数底的指数函数增强公共邻居数量的影响，引入开方减少节点度差异对预测的影响，并通过乘以两节点的节点度值之和，确保节点度的总和对相似性评分的正向贡献；将节点度和连边输入改进SI算法得到每个节点的结构相似度矩阵；步骤四、将所有不存在连边按照结构相似度值降序排列，选取前若干条边作为存在链接，利用准确率、召回率、F_score和AUC指标对改进SI算法进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 一种基于改进余弦相似度的链路预测方法及系统
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