【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，属于通信。
技术介绍
1、在于随着社交网络、物联网、金融市场等领域数据的快速增长，对于时序事件的准确预测需求日益增加。例如，在社交网络中，对用户行为的预测可以用于个性化推荐、舆情监控等；在物联网中，对设备状态变化的预测可以用于故障预警、资源优化等；在金融市场中，对交易行为的预测可以用于风险控制、投资决策等。
2、然而，传统的事件预测方法往往忽视了节点之间的关系信息，无法充分挖掘节点关系对事件发生的影响。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于针对上述现有技术的缺陷和不足，提出了一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，通过构建节点关系网络、节点时序事件链路、事件预测模型以及节点事件预测等步骤，实现了对时序事件的准确预测。
2、本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，所述该方法包括如下步骤：
3、步骤1：构建节点关系网络，包括首先，从给定的数据集中提取节点之间的...
【技术保护点】
1.一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，其特征在于，所述该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，其特征在于，所述步骤1包括从社交网络中的好友关系、物联网中的设备连接关系或知识图谱中的实体之间的关系中提取节点之间的关系信息，利用网络分析方法构建节点之间的连接强度、关联属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，其特征在于，所述步骤2包括为了确保在一个时间段都存在最多一个事件，因此选取以1周为一个时间段，对节点事件链路进行时间段划分，构建其时序事件链路。
4....
【技术特征摘要】
1.一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，其特征在于，所述该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，其特征在于，所述步骤1包括从社交网络中的好友关系、物联网中的设备连接关系或知识图谱中的实体之间的关系中提取节点之间的关系信息，利用网络分析方法构建节点之间的连接强度、关联属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于关系网络的时序事件链路预测方法，其特征在于，所述步骤2包括为了确保在一个时间段都存在最多一个事件，因此选取以1周为一个时间段，对节点事件链路进行时间段划分，构建其时序事件链路。
4.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张坤，管慧娟，李丰园，张家辉，张恩之，赵鑫，
申请(专利权)人：苏州派维斯信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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