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一种基于因子图模型的社交网络多任务预测方法

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摘要

一种基于因子图模型的社交网络多任务预测方法，包括以下步骤：第一步，网络数据获取，具体包括网络数据爬取、数据预处理；第二步，建立多任务因子图模型，具体包括网络特征提取、网络迁移结构构建、因子图模型构建；第三步，预测结果评估。

公开/公告号CN107451703A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-12-08

原文格式PDF
申请/专利权人杭州师范大学;
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申请/专利号CN201710770816.6
发明设计人张子柯;林松;刘闯;
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申请日2017-08-31
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q30/06(20120101);G06Q50/00(20120101);G06F17/30(20060101);
代理机构33201 杭州天正专利事务所有限公司;
代理人王兵;黄美娟
地址 311121 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号杭州师范大学
入库时间 2023-06-19 03:59:41

1. 一种基于因子图模型的社交网络多任务预测方法 [P] . 中国专利： CN107451703A . 2017-12-08
2. 一种基于概率因子图模型的跨社交网络用户身份关联方法 [P] . 中国专利： CN110599358A . 2019-12-20
3. FACE BEAUTY PREDICTION METHOD BASED ON MULTI-TASK MIGRATION AND DEVICE [P] . WO2021052160A1 . 2021-03-25

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