公开(公告)号：CN119583368A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411431193.6

申请日：2024-10-14

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何慧 ,  邰煜 ,  武兴隆 ,  杨洪伟 ,  张伟哲 ,  陈端静 ,  邵源铭

IPC: H04L41/147 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16

Abstract: 一种基于分层对比学习的时序异构网络链路预测方法及系统，涉及时序异构网络预测技术领域。本发明的目的是从节点级，边级和时间级三个不同微观视角对网络中的空间复杂性和时序复杂性进行挖掘和建模，以实现现实世界中时序异构网络中的节点连接行为的预测。技术要点：通过提出的链路预测方法存储节点表示向量的异构结构信息，捕获异构网络的时序演化过程，同时，捕捉异构快照之间的拓扑依赖关系，刻画复杂时序异构网络中的分布模式，从而预测实体之间动态和复杂的连接关系。不同节点和边之间的细粒度差分关系以及演变范式的区别直接影响表征学习，很大程度上影响链接预测的性能。本发明在社交推荐、交通管理中用于预测实体之间动态和复杂的连接关系。

公开(公告)号：CN118916786A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411043427.X

申请日：2024-07-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何慧 ,  陈端静 ,  邰煜 ,  杨洪伟 ,  张伟哲

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于时序异构图注意力网络的动态链路预测方法及系统，涉及网络链路预测技术领域。本发明的技术要点包括：获取时序异构网络的时序异构图；将时序异构图按照时间顺序划分为训练集和测试集，获取预测时间；基于训练集和测试集训练获得链路预测模型；将待预测时序异构网络数据输入训练好的链路预测模型中进行链路预测；其中，对于异构性，使用异构邻居随机游走来捕获异构信息；对于时序信息，使用时间编码器对时间信息进行编码；对于新节点，使用归纳图表示学习方法，聚合节点邻域的结构特征，从而快速生成新子图中的节点嵌入。本发明在时序异构网络链路预测任务上具有显著优势。

公开(公告)号：CN119004255A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411043419.5

申请日：2024-07-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何慧 ,  陈端静 ,  邰煜 ,  杨洪伟 ,  张伟哲

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法及系统，涉及网络链路预测技术领域。本发明的技术要点包括：获取异构网络训练数据集和测试数据集，数据集包括异构图；利用预设的元路径在边类型为r的异构图上进行随机游走以生成路径集合，并从路径集合中获得样本批次；基于训练数据集和测试数据集训练链路预测模型；将待预测异构网络数据输入训练好的链路预测模型中进行链路预测。本发明在静态异构网络链路预测任务上具有显著优势。