数字市场 专利库 基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统

基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统

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专利申请号
CN202010090381.2
专利类型
发明专利
技术分类
G06Q10/04(2023.01)I
专利有效期
2040-02-13
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专利信息
专利名称:基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统
商品编号:5718967
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申请日期:2020-02-13
公开/公告号:CN111310996B
授权公告日/公开日:2023-06-20
申请/专利权人: 山东***学
发明/设计人: 王红***晓燕
主分类号:G06Q10/04(2023.01)I
IPC分类号:G06Q10/04(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/042(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I
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本发明公开了一种基于图自编码网络的用户信任关系预测方法及系统,所述方法包括:获取用户间的评论交互数据,构建用户信任关系网络;基于所述用户信任关系网络提取邻接矩阵,并将所述邻接矩阵转化为有向激活传播邻接矩阵;结合符号网络激活传播邻接矩阵,计算符号网络可达矩阵,并对高阶符号网络可达矩阵进行递推;将高阶符号网络可达矩阵作为图卷积网络的输入,使用谱域图卷积的方法对符号网络进行编码,得到网络嵌入结果;将网络嵌入结果作为符号网络的编码,使用内积解码的方式进行网络中节点之间的相似性度量,得到重构的符号网络邻接矩阵,即用户信任关系网络链路预测结果。本发明实现了图卷积网络在符号网络的应用,提高了用户信任关系预测的准确性。

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