基于网络结构和时序的机会网络链路预测方法
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摘要
本发明公开了一种基于网络结构和时序的机会网络链路预测方法，包括：S1，在原矩阵森林指数的基础上从连接次数和连接时长两个方面重定义矩阵森林指数；S2，分别计算原矩阵森林指数和重定义的矩阵森林指数的相似性矩阵；S3，构建混合矩阵森林指数，采用量子粒子群优化算法为原矩阵森林指数和重定义的矩阵森林指数寻找最优权重分配，通过加权得到混合矩阵森林指数相似性矩阵，进而得到预测结果。本发明一方面利用原矩阵森林指数采集多个时刻网络的局部信息，另一方面利用重定义的矩阵森林指数，从连接时长和连接次数全局角度采集网络的状态，最后通过对两个方面合理加权，能够提高机会网络中链路预测的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于网络结构和时序的机会网络链路预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111865690A
申请号 ：
CN202010707629.5
公开（公告）日 ：
2020-10-30
申请日 ：
2020-07-21
授权号 ：
CN111865690B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
尧小龙舒坚
申请人 ：
南昌航空大学
申请人地址 ：
江西省南昌市丰和南大道696号
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
彭琰
优先权 ：
CN202010707629.5
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24 G06N3/00
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2020-11-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20200721
申请日 : 20200721
2020-10-30 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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