[發明專利]一種鏈路預測關系推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201711227663.7
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN107895038B
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發明（設計）人: 鄒曉波;劉亮;陳航;龔藝;張磊;方勇
• 申請（專利權）人: 四川無聲信息技術有限公司;四川大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 蘇勝

1.一種鏈路預測關系推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得包括多個節點的數據集合，各所述節點攜帶有個人數據及關系數據；

根據各所述節點的關系數據建立包括多個節點的關系網絡圖；

根據各所述節點的個人數據建立各所述節點的屬性向量空間；

根據各所述節點的屬性向量空間計算所述關系網絡圖中每任意兩個節點之間的屬性相似度；

利用存在連邊的兩個節點之間的屬性相似度對所述關系網絡圖中的該兩個節點之間的連邊進行加權處理；

根據加權處理后的關系網絡圖進行鏈路預測，得到鏈路預測結果，其中，所述鏈路預測結果中包含所述關系網絡圖中任意兩個不存在連邊的節點之間建立鏈路的可能性，該可能性根據所述關系網絡圖中的連邊信息和節點信息所建立。

2.根據權利要求1所述的鏈路預測關系推薦方法，其特征在于，所述根據加權處理后的關系網絡圖進行鏈路預測，得到鏈路預測結果的步驟包括：

獲得加權處理后的關系網絡圖中的連邊集合，并將所述連邊集合劃分為訓練集合和測試集合；

根據所述訓練集合進行鏈路預測，得到預測結果；

基于預設指標，根據所述測試集合中的連邊關系及所述預測結果表征的連邊關系得到預設指標值，獲得鏈路預測結果。

3.根據權利要求1所述的鏈路預測關系推薦方法，其特征在于，所述個人數據包括多維屬性信息，所述根據所述個人數據建立各所述節點的屬性向量空間的步驟，包括：

根據各所述節點的多維屬性信息，建立各所述節點的屬性向量空間，將所述屬性向量空間表示為A'＝{a₁,a₂,a₃,...,a_n}，其中A’為屬性向量空間，a1,a2,a3,…an分別為所述節點中的屬性信息；

設置所述節點中的各屬性信息所占權值；

根據各屬性信息的權值對所述屬性向量空間進行加權更新，得到加權后的屬性向量空間，將加權后的屬性向量空間表示為A＝{a₁,w₁,a₂,w₂,a₃,w₃,....,a_n,w_n}，其中A為加權后的屬性向量空間，a1,a2,a3,…an分別為所述節點中的屬性信息，w1,w2,w3,…wn分別各屬性信息對應的加權值。

4.根據權利要求1所述的鏈路預測關系推薦方法，其特征在于，所述根據各所述節點的屬性向量空間計算所述關系網絡圖中任意兩個節點之間的屬性相似度的步驟，包括：

利用余弦相似度計算任意兩個節點之間的屬性相似度，所述余弦相似度表示如下：

其中，X、Y分別表示節點X和節點Y的屬性向量空間，X_i表示節點X屬性向量空間中的第i個元素，Y_i表示節點Y屬性向量空間中的第i個元素，n表示屬性向量空間中的屬性信息的數量。

5.根據權利要求1所述的鏈路預測關系推薦方法，其特征在于，所述獲得包括多個節點的數據集合，各所述節點攜帶有個人數據及關系數據的步驟之前，所述方法還包括：

利用Python爬蟲技術從指定社交平臺上獲得用戶數據，所述用戶數據包括個人數據及關系數據；

對所述用戶數據進行預處理，并將預處理后的用戶數據保存至數據庫中。