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基于广义关系隐话题模型的关系网络链接预测方法

摘要

本发明提供一种基于广义关系隐话题模型的关系网络链接预测方法,涉及计算机应用领域。包括以下步骤:S1、将文本关系网络数据进行预处理,提取词袋文本特征及文档间的链接关系;S2、根据所述词袋文本特征及文档间的链接关系,建立广义关系隐话题链接预测模型;S3、将所述广义关系隐话题链接预测模型进行训练;S4、将训练好的广义关系隐话题链接预测模型用来预测文档之间的链接关系。本发明克服了现有技术中存在的对称性关系判别函数的不合理、因关系判别函数中数据似然与损失函数两部分的不均衡以及近似推理的均值场假设所造成的链接关系预测性能不理想的缺陷,显著提高在链接关系预测、网络推荐、文本检索等任务中的实用性能。

著录项

  • 公开/公告号CN103198228B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-02-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201310136241.4

  • 发明设计人 陈宁;朱军;张钹;

    申请日2013-04-18

  • 分类号G06F19/00(20110101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人王莹

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱

  • 入库时间 2022-08-23 09:35:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-02-24

    授权

    授权

  • 2013-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F19/00 申请日:20130418

    实质审查的生效

  • 2013-07-10

    公开

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