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申请/专利权人：温州大学大数据与信息技术研究院
摘要：本发明提供了一种有向网络链路预测网络训练方法、应用方法、设备及介质，涉及网络链路预测技术领域，其训练方法包括：对有向图进行低秩近似得到节点嵌入表示，根据节点嵌入表示构建节点对数据集；对节点对数据集特征提取得到节点对嵌入特征，对节点对嵌入特征进行方向判别得到方向类型概率分布，对节点对嵌入特征进行链路预测得到链路存在概率，根据方向类型概率分布确定方向判别对抗损失，根据链路存在概率确定链路预测损失，根据方向判别对抗损失和链路预测损失迭代对抗训练得到训练完备的有向网络链路预测网络。本发明通过方向判别对抗损失和链路预测损失对抗训练以有效利用链路的方向性信息，提高模型对具有方向差异的网络链路预测的准确性。
主权项：1.一种有向网络链路预测网络训练方法，其特征在于，包括：对获取的有向图进行低秩近似得到节点嵌入表示，根据所述节点嵌入表示构建节点对数据集；将所述节点对数据集输入初始有向网络链路预测网络中，对所述节点对数据集进行特征提取得到节点对嵌入特征，对所述节点对嵌入特征进行方向判别得到方向类型概率分布，对所述节点对嵌入特征进行链路预测得到链路存在概率，根据所述方向类型概率分布确定方向判别对抗损失，根据所述链路存在概率确定链路预测损失，根据所述方向判别对抗损失和所述链路预测损失迭代对抗训练所述初始有向网络链路预测网络，得到训练完备的有向网络链路预测网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 温州大学大数据与信息技术研究院 有向网络链路预测网络训练方法、应用方法、设备及介质
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