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摘要
本发明公开了一种采用GraphSAGE预测时序网络链路的方法,包括：S1,利用时间切片方法将时序网络切分成一系列的网络快照,然后对网络快照内节点对的连边次数和连边时长信息进行数据预处理；S2,将预处理后的数据作为GraphSAGE算法的输入并学习训练获得节点embedding生成模型；S3,通过结合节点的embedding相似性和节点拓扑结构相似性构造节点相似性指标,从而对相应节点对在未来的连接状态进行预测。本发明能够对时序网络链路进行有效的预测,解决使用静态网络研究方法分析时序网络时,对网络的拓扑结构、传播动力学分析造成误差的问题。
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