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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种网络节点影响力预测模型确定方法、应用方法及相关装置，涉及影响力预测领域，网络节点影响力预测模型确定方法包括：基于节点相对熵建立真实网络节点的相似性网络，并对所述相似性网络进行渗流攻击，建立代表性节点数据集合；所述代表性节点数据集合包括：代表性节点的节点特征、代表性节点所在真实网络的网络拓扑结构和代表性节点对应的影响力期望；从而通过建立的代表性节点数据集合对预训练模型的网络参数进行优化，即可得到网络节点影响力预测模型。本发明可对网络节点影响力进行准确预测。
主权项：1.一种网络节点影响力预测模型确定方法，其特征在于，所述网络节点影响力预测模型确定方法包括：基于节点相对熵建立真实网络节点的相似性网络；所述节点相对熵为度量节点间的结构相似性的指标；对所述相似性网络进行渗流攻击，建立代表性节点数据集合；所述渗流攻击用于基于节点间相似性寻找与最多节点相似的代表性节点；所述代表性节点数据集合包括：代表性节点的节点特征、代表性节点所在真实网络的网络拓扑结构和代表性节点对应的影响力期望；将代表性节点的节点特征和代表性节点所在真实网络的网络拓扑结构输入预训练模型，得到预训练模型的输出；所述预训练模型为基于图嵌入神经网络模型与多层感知机回归模型构建的深度学习网络；所述预训练模型的输出为预测的代表性节点对应的影响力期望；根据代表性节点对应的影响力期望、预训练模型的输出和确定的第一损失函数，确定第一损失值；根据所述第一损失值对所述预训练模型的网络参数进行优化，得到网络节点影响力预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 网络节点影响力预测模型确定方法、应用方法及相关装置
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