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龍圖騰網獲悉西安理工大學申請的專利基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116708205B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310694949.5，技術領域涉及：H04L41/147；該發明授權基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法是由戴芳;朱軍喜;趙鳳群;郭文艷設計研發完成，并于2023-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法，首先除去網絡中的自環和重邊，排除自環和重邊對方法預測結果的干擾，然后將節點的局部網絡結構量化為連邊結構權重，通過參數α與連邊權重融合，以獲得融合權重，接下來在方法中引入與度相關的加權節點聚類系數、互信息以及路徑距離，設計一種基于節點拓撲特征和互信息的加權鏈路預測方法CWMID。本發明的主要優點是通過將網絡中節點的多個拓撲特征與節點互信息相結合，對網絡結構信息的利用更加全面，在不同類型的網絡中都有較好的普適性和預測結果，同時預測精度與大多數加權鏈路預測方法相比更加精確，實驗結果證實了本發明設計的CWMID方法的優越性。

本發明授權基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法在權利要求書中公布了：1.基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 1訓練階段 步驟1對于加權網絡Gw，采用隨機抽樣方法選取90％的連邊和所有節點作為訓練集網絡剩余10％的連邊作為測試集網絡保證劃分后訓練集網絡連通； 步驟2設置參數α∈0,1，λ∈0.001,0.01；根據參數取值范圍，采取遍歷尋優法對參數取值進行遍歷，對于每組參數，計算訓練集中的預測精度AUCtrain； 步驟3為了降低隨機劃分網絡帶來的誤差，在給定一組參數的取值情況下，循環T次步驟1，每次循環時計算訓練集中的預測精度AUCtrain，進而計算多次AUCtrain的平均值，一直遍歷到最后一組參數，根據AUCtrain最大求出網絡Gw中的最佳參數α*和λ*； 2測試階段 將CWMID方法在訓練時得到的最佳參數α*和λ*代入式4中，在測試集中評價預測精度AUCtest和精確度； 對于加權網絡GwV,E,W，其中V,E,W分別表示節點集合、連邊集合和權重集合；將節點vx和vy的鄰域結構量化為邊vx,vy的結構權重，記為Swx,y，如1式所示： 式1中，kx,ky表示節點vx,vy的度；|Γvx∩Γvy|為節點vx,vy的共同鄰居數； 通過參數α，將邊vx,vy的權重wx,y和結構權重Swx,y加權融合，記Cwx,y為融合后邊vx,vy的權重，如2式所示： Cwx,y＝αwx,y+1-αSwx,y,2； 式2中，Cwx,y＝Cwy,x，α為可調參數，且α∈0,1，用于衡量連邊權重和結構權重之間的相對重要程度； 對于加權網絡GwV,E,W中的節點vx和vy，定義它們之間的二階路徑距離如3式所示： 式3中，表示連接節點vx和vy的長度為2的路徑集合，p為集合中任意路徑，vz為路徑p的中間節點，為連邊權重vx,vz的倒數；為連邊權重vz,vy的倒數； 通過在WRA方法中引入與節點度相關的加權聚類系數、互信息以及節點路徑距離，設計一種基于節點拓撲特征和互信息的鏈路預測方法CWMID； CWMID方法定義形式如下：對于加權網絡GwV,E,W中的兩個節點vx,vy∈V，定義它們之間的相似性如4式所示： 式4中，kz和sz分別為節點vz的加權聚類系數、度、強度；Cwx,z為邊vx,vz的融合權重；為節點vx和vy的二階路徑距離；表示共同鄰居vz存在時，節點vx和vy之間存在連邊的互信息；λ為路徑控制參數，用于調節二階路徑對節點相似性的貢獻。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市金花南路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。