【技术实现步骤摘要】
基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法及系统
本专利技术属于网络链路预测
，尤其涉及一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。现如今，大多数研究数据都可以通过图形的方式进行表示，因此对图形数据的广义神经网络模型有很大的需求，例如评论信任网络中用户可信度的研究，电商平台中对用户喜好的推荐以及厌恶的避免，各大流量平台中用户相似性的研究及推荐策略。在以上领域的研究中较为成熟的方法有基于矩阵的符号预测方法与网络嵌入方法。前者通过矩阵分解与网络理论相结合挖掘出网络节点之间的潜在相似性，完善网络中未知的符号关系；后者通过训练卷积神经网络，挖掘出初始网络中的潜在信息，获取每个节点的特征向量表示，用于度量节点间的相似性。从实验结果表明，大多图嵌入方法的效果优于矩阵分解方法。近年来在图嵌入方法中，图卷积网络(GCN)取得丰硕成果，成为引起人们兴趣的一个研究方向，并为学习网络嵌入提供了一种新的方法，但据专利技术人了解，该方法不能直接...
【技术保护点】
1.一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取用户间的评论交互数据，构建用户信任关系网络；/n基于所述用户信任关系网络提取邻接矩阵，并将所述邻接矩阵转化为有向激活传播邻接矩阵；/n结合符号网络激活传播邻接矩阵，计算符号网络可达矩阵；/n基于门控机制对符号网络可达矩阵进行处理；/n将处理后的可达矩阵作为图卷积网络的输入，使用谱域图卷积的方法对符号网络进行编码，得到网络嵌入结果；/n基于网络嵌入结果，使用内积运算进行网络中节点之间的相似性度量，得到重构的符号网络邻接矩阵，即用户信任关系网络链路预测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户间的评论交互数据，构建用户信任关系网络；
基于所述用户信任关系网络提取邻接矩阵，并将所述邻接矩阵转化为有向激活传播邻接矩阵；
结合符号网络激活传播邻接矩阵，计算符号网络可达矩阵；
基于门控机制对符号网络可达矩阵进行处理；
将处理后的可达矩阵作为图卷积网络的输入，使用谱域图卷积的方法对符号网络进行编码，得到网络嵌入结果；
基于网络嵌入结果，使用内积运算进行网络中节点之间的相似性度量，得到重构的符号网络邻接矩阵，即用户信任关系网络链路预测结果。
2.如权利要求1所述的一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法，其特征在于，基于所述用户信任关系网络提取邻接矩阵包括：
将所述用户信任关系网络转换为用户信任关系矩阵；
根据用户信任关系对矩阵进行赋值：信任关系赋值为1；不信任关系赋值为-1；未知关系赋值为0。
3.如权利要求2所述的一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法，其特征在于，将所述邻接矩阵转化为有向激活传播邻接矩阵包括：
根据邻接矩阵计算符号网络传播邻接矩阵，使用符号函数激活所述传播邻接矩阵，得到符号网络激活传播邻接矩阵；
其中，所述符号网络传播邻接矩阵为邻接矩阵、邻接矩阵的转置矩阵以及单位阵之和。
4.如权利要求1所述的一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法，其特征在于，所述门控机制包括更新门、重置门和遗忘门；其中，
更新门用于对可达矩阵进行递推运算，更新高阶符号信息以得到高阶符号可达矩阵；
重置门将高阶符号可达矩阵的信息通过符号函数进行激活，统一并重置符号信息的表达；
遗忘门将按照门控机制中定义的遗忘规则，选择性的遗忘可达信息，削减可达矩阵的规模；
第m个门控机制单元的输入是0阶符号网络可达矩阵、激活传播邻接矩阵以及前一个重置门的输出，输出是m阶符号网络可达矩阵或m阶遗忘门控可达矩阵。
5.如权利要求4所述的一种基于门控机制的用户信任关系网络链路预测方法，其特征在于，所述高阶符号网络可达矩阵的递推...
【专利技术属性】
技术研发人员：王红，崔健聪，庄慧，相志杰，李泽慧，吴祖涛，胡宝芳，胡斌，张伟，闫晓燕，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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