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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利时序网络中的链路预测方法、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115329146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210959140.6，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权时序网络中的链路预测方法、电子设备及存储介质是由陈洪辉;潘志强;蔡飞;舒振;郑建明;邵太华;郭昱普;宋城宇;张鑫;刘登峰;刘诗贤设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本时序网络中的链路预测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种时序网络中的链路预测方法、电子设备及存储介质。所述方法包括：分别提取时序网络中源节点和目标节点的时序自适应游走，源节点和目标节点中的至少一个节点为不可见节点，根据源节点和目标节点的时序自适应游走，分别获取源节点和目标节点在嵌入空间中的距离度量向量，以计算源节点与目标节点在嵌入空间中的第一距离，并根据源节点和目标节点的时序自适应游走，分别获取所述源节点和所述目标节点在动态图结构上的结构感知向量，以计算源节点与目标节点在动态图结构上的第二距离，从而根据第一距离和第二距离，预测源节点和目标节点在目标时间戳形成链路的概率。本发明能够有效提高时序网络中归纳式链路预测的准确性。

本发明授权时序网络中的链路预测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种时序网络中的链路预测方法，其特征是，包括： 分别提取时序网络中源节点和目标节点的时序自适应游走；所述时序自适应游走中的邻居节点为可见节点，所述可见节点为出现在预设的训练集中的节点，所述源节点和所述目标节点中的至少一个节点为不可见节点，所述不可见节点为未出现在所述训练集中的节点； 根据所述源节点的时序自适应游走，获取所述源节点在嵌入空间中的第一距离度量向量，并根据所述目标节点的时序自适应游走，获取所述目标节点在嵌入空间中的第二距离度量向量； 根据所述第一距离度量向量和所述第二距离度量向量，计算所述源节点与所述目标节点在嵌入空间中的第一距离； 根据所述源节点的时序自适应游走，获取所述源节点在动态图结构上的第一结构感知向量，并根据所述目标节点的时序自适应游走，获取所述目标节点在动态图结构上的第二结构感知向量； 根据所述第一结构感知向量和所述第二结构感知向量，计算所述源节点与所述目标节点在动态图结构上的第二距离； 根据所述第一距离和所述第二距离，预测所述源节点和所述目标节点在目标时间戳形成链路的概率； 所述分别提取时序网络中源节点和目标节点的时序自适应游走，包括： 分别获取所述源节点的第一嵌入向量和所述目标节点的第二嵌入向量； 根据所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量，计算所述源节点与所述目标节点之间的嵌入距离； 若所述嵌入距离大于预设的距离阈值，则对所述源节点最近的邻居节点进行采样，以提取所述源节点的时序自适应游走，并对所述目标节点最近的邻居节点进行采样，以提取所述目标节点的时序自适应游走； 若所述嵌入距离小于所述距离阈值，则对所述源节点的邻居节点进行随机采样，以提取所述源节点的时序自适应游走，并对所述目标节点的邻居节点进行随机采样，以提取所述目标节点的时序自适应游走。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410003 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。