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提出了一种基于长短记忆网络(LSTM)的链路预测方案,该方案利用网络历史拓扑及链路相关属性作为时序输入,使用LSTM模型提取链路时间序列的时空特征,挖掘链路时间序列前后关联信息,对链路形成的趋势进行预测.实验结果证明:提出方案的准确性和稳定性.
基于时序深度学习的机会网络链路预测方法
【摘 要】
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提出了一种基于长短记忆网络(LSTM)的链路预测方案,该方案利用网络历史拓扑及链路相关属性作为时序输入,使用LSTM模型提取链路时间序列的时空特征,挖掘链路时间序列前后关联
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院
【出 处】
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内蒙古科技大学学报
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61662056);内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2016MS0608)
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