-
公开(公告)号：CN115018662A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210658016.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及社交网络源定位技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多源定位方法，结合自编码网络(Auto‑Encoder,AE)进行节点特征的集成，并利用深度学习对于大量数据的优势提高了算法整体的运行效率，本发明结合时间与图中距离的相对关系，得出一种节点特征提取的方式，综合考虑节点的传播路径可能性以及时间条件，对节点特征有更为详尽的描述，保留了感染子图中大多数传播信息和性质。该方法能够使得在仅仅只获取到一部分感染信息，抽取少量观测节点时，算法就能达到相对较好的精度和较小的误差，大大降低投入成本和计算复杂度。
Search Results
1
records
(took 0.016 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
