[發明專利]異構信息網絡鏈接預測裝置

在審

• 申請號: 201811357907.8
• 申請日: 2018-11-14
• 公開（公告）號: CN109522954A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 陳可佳;張培
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

1.一種異構信息網絡鏈接預測裝置，其特征在于，包括：

設定單元，適于設定待預測異構網絡中節點對之間的元路徑、元路徑的最大長度和每種元路徑類型設置對應的類型標簽；

構建單元，適于基于元路徑提取節點對之間的異構拓撲特征，構建樣本向量，組成樣本集；所述樣本集包括訓練集和測試集；

分類學習單元，適于基于所述樣本集中的訓練集和測試集進行多標記分類學習，得到對應的多標記分類器；

預測單元，適于采用訓練得到的多標記分類器對待預測異構網絡中節點之間的未知關系進行預測。

2.根據權利要求1所述的異構信息網絡鏈接預測裝置，其特征在于，所述分類學習單元，適于分別從所述訓練集中選取與所設置的類型標簽中每兩個類型標簽構成的標簽對對應的訓練子集，并對所選取的訓練子集分別進行二分類學習，得到與每個標簽對一一對應的多個二分類器；將所述測試集分別輸入訓練得到的多個二分類器，計算所述測試集中的樣本對應的實例在各個類型標簽上獲取的第一投票；將對應的虛擬標簽分別添加進對應的訓練子集中的每個樣本，得到對應的類型標簽和虛擬標簽構成的標簽對對應的訓練子集，并采用所得到的訓練子集分別訓練得到與每個類型標簽一一對應的多個輔助二分類器；所述虛擬標簽用于標記與對應的訓練子集中的樣本相關和不相關的類型標簽的分割點；將所述測試集分別輸入訓練得到的多個輔助二分類器，計算所述測試集中的樣本對應的實例分別在每個類型標簽上獲得的第二投票和在虛擬標簽上獲取的第三投票；基于所述測試樣本對應的實例在所述每個類型標簽上獲得的第一投票和第二投票及在虛擬標簽上獲取的第三投票，確定最終的多標記分類器。

3.根據權利要求2所述的異構信息網絡鏈接預測裝置，其特征在于，所述節點對之間的異構拓撲特征，包括路徑數特征和隨機游走特征。

4.根據權利要求3所述的異構信息網絡鏈接預測裝置，其特征在于，所述分類學習單元，適于采用如下的公式計算得到所述測試集中的樣本對應的實例在每個類型標簽上獲得的第一投票：

其中，ζ(x_i，l_j)表示實例x_i在標簽l_j上獲得的投票，Clf_jk表示標簽對(l_j，l_k)對應的二分類器，表示在訓練子集中正確地將樣本預測為負例，當表示在訓練子集中正確地將樣本預測為正例。

5.根據權利要求4所述的異構信息網絡鏈接預測裝置，其特征在于，所述分類學習單元，適于采用如下的公式計算所述測試集中的樣本對應的實例在每個類型標簽上獲得的第二投票：

其中，ζ(x_i，l_j)表示實例x_i在標簽l_j上獲得的尚未更新的投票，Clf_jk表示標簽對(l_j，l_k)對應的二分類器，表示表示在訓練子集中正確地將樣本預測為正例。

6.根據權利要求5所述的異構信息網絡鏈接預測裝置，其特征在于，所述分類學習單元，適于采用如下的公式計算所述測試集中的樣本對應的實例在每個類型標簽上獲得的第二投票：

其中，ζ^*(x_i，l_s)表示實例x_i在虛擬標簽l_s上獲得的投票，表示在訓練子集中正確地將樣本預測為負例。