买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法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：CN117556380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311512603.5，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法是由赵志立;胡阿慧;谢济全;张娜娜;李丁;孙越;杜子豪;万里;颜瑞宜设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法在说明书摘要公布了：一种基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法，步骤1：初始化网络的精确度AUC；步骤2：将一个网络中的已知连边集合E划分为训练集和测试集；步骤3：针对训练集和测试集，分别构建其对应网络的邻接矩阵与节点特征矩阵；步骤4：对于该网络的邻接矩阵进行非负矩阵分解；步骤5：将该网络的节点特征矩阵进行非负矩阵分解；然后，使用基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法计算该网络任意两个节点间的相似度；步骤6：利用训练集，测试集以及相似度矩阵计算该网络的精确度；步骤7：返回该网络上精确度和相似度矩阵。本发明提高了属性网络中链路预测的准确性。

本发明授权一种基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：初始化AUC，设AUC＝0；AUC为该链路预测方法在一个具有n个节点的引文网络上的精确度； 步骤2：将引文网络中的已知连边集合E划分为训练集ET和测试集EP，使用十折交叉验证方法将该引文网络中已知连边集合E划分为训练集ET和测试集EP，E＝ET∪EP，ET∩EP＝Ф；具体而言，首先将该引文网络中已知连边的集合E随机分割成十份；然后，每次将其中单独的一份作为测试集EP，剩余的九份作为训练集ET，得到一个AUC结果，重复这个过程十次；最后，采用这些方法在测试集上的平均AUCavg结果作为其性能； 步骤3：针对训练集ET和测试集EP，分别构建其对应该引文网络的邻接矩阵AT和AP；以及针对对应该引文网络生成其对应的节点特征矩阵C；生成节点特征矩阵C过程步骤包括： 步骤3.1：针对引文网络，直接使用引文网络中每篇论文节点的语义属性；为了使每个属性具有同样的影响力，将节点语义属性矩阵进行归一化后，再使用PCA对特征矩阵进行降维，以提高计算效率； 步骤3.2：针对引文网络中论文节点不存在语义属性的网络，基于节点连边信息，也即邻接矩阵，计算节点连边信息之间的协方差，并将其作为节点特征矩阵； 步骤4：对于该引文网络的邻接矩阵进行非负矩阵分解，即： 步骤5：将该引文网络的节点特征矩阵进行非负矩阵分解，也即： 然后，使用基于节点特征和拓扑结构的链路预测方法计算该引文网络任意两个节点间的相似度S，即： S＝UV 步骤6：利用训练集ET，测试集EP以及相似度矩阵S计算精确度AUC； 步骤7：返回该引文网络上精确度AUCavg和相似度矩阵S。

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兰州大学，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市天水南路222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”。