一种基于高通滤波器和改进RNN的机会网络链路预测方法

摘要

本发明公开了一种采用高通滤波器和改进RNN的机会网络链路预测方法，该方法是在机会网络场景下，通过结合滤波器和改进的循环神经网络实现链路预测。该方法首先根据网络中节点间链接时长的统计特性，通过线性组合多个高斯密度函数实现高通滤波器设计；然后将网络快照输入到滤波器中进行特征增强；然后将处理后的数据输入到改进后的循环神经网络，捕获机会网络中节点间的时空依赖关系；最终通过一个映射函数输出网络下个时刻的网络快照，实现机会网络的链路预测。本发明能够解决现有技术未考虑特征增强，忽略了不同节点间在时间上的依赖关系的问题。