公开(公告)号：CN106022937A

公开(公告)日：2016-10-12

申请号：CN201610365770.5

申请日：2016-05-27

Applicant: 北京大学

Inventor： 宋国杰 ,  窦芃 ,  赵彤

IPC: G06Q50/00 ,  H04L12/24

CPC classification number: G06Q50/01 ,  H04L41/12

Abstract: 本发明公布了一种社交网络拓扑结构的推断方法，针对存在缺失的级联数据，通过估计在网络中添加不同边所带来似然值的边际增益的大小，得到逐步添加边的顺序，每次添加似然值最大的边，直至所有边添加完成，由此补全所述社交网络拓扑结构；包括：初始化待推断网络G、进行循环迭代计算边际收益和取边际收益最大的边添加到Gi‑1中得到新的网络，完成迭代即得到推断出的网络拓扑结构。本发明方法适用性广，尤其可以应用于级联数据缺失情形；本发明技术方案在保持较高的时间效率基础上，显著提升了网络推断结果的准确率，可以成为真实世界中推断隐藏网络结构的有效手段。

公开(公告)号：CN106022937B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201610365770.5

申请日：2016-05-27

Applicant: 北京大学

Inventor： 宋国杰 ,  窦芃 ,  赵彤

IPC: G06F16/95

Abstract: 本发明公布了一种社交网络拓扑结构的推断方法，针对存在缺失的级联数据，通过估计在网络中添加不同边所带来似然值的边际增益的大小，得到逐步添加边的顺序，每次添加似然值最大的边，直至所有边添加完成，由此补全所述社交网络拓扑结构；包括：初始化待推断网络G、进行循环迭代计算边际收益和取边际收益最大的边添加到Gi‑1中得到新的网络，完成迭代即得到推断出的网络拓扑结构。本发明方法适用性广，尤其可以应用于级联数据缺失情形；本发明技术方案在保持较高的时间效率基础上，显著提升了网络推断结果的准确率，可以成为真实世界中推断隐藏网络结构的有效手段。