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本发明公开了参数高效的动态社交网络中用户间关系预测方法及装置，该方法包括：基于用户特征矩阵构建包含训练集和测试集的静态子图；对根据训练集中的静态子图生成的随机时间窗口进行分割得到多个时间窗口；将每个静态子图输入至图神经网络模型中以计算帧级别损失和窗口感知损失，并根据帧级别损失梯度和窗口感知损失梯度的聚合结果优化图神经网络模型的模型参数得到训练好的神经网络模型；将测试集中的静态子图输入至训练好的神经网络模型得到动态社交网络中任意两个节点用户之间是否存在关系的匹配值，以根据匹配值得到用户间的关系预测
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116523123 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310424079.X (22)申请日 2023.04.19 (71)申请人 清华大学 地址 100084
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