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道中段1800号移动互联创业大厦G1-本发明公开了一种动态社交网络表示学习在学习同时保留真实社交网络的演化模式和社社区结构这些社交网络的重要因素共同建模社时保留节点的网络结构和动态特征学习节点的2个序列；步骤2：社区划分，根据网络的结构，并标记每个节点所处的社区；由于动态网络随时间演化，因此需要对每一时间步的网络进行社区划分，;成一个开放三元组(v,j,vx)：用户v和:会决定是否在下一时间步介绍v和:相邻时间步和a-1的嵌入向量的欧氏距离；点嵌入表示和社会策略参数；表示保留同质性和社3区结构的损失函数，表示三元闭包过程的损失函数，表示时间平滑性的损失函和在下一时间步认识并建立联系的概率相对较小；社区结构：相比v和i通过经典的社区发现算法semi-synchronizedLPA3.根据权利要求1所述的一种动态社交网:4定义其中集合表示用户和在a+1时间步成功产生了一条链接，集合表示用户v和:在a+1时间步没有产生一条链接。集合表示用户和在a+1时间步成功产生了一条链接，集合表示用户v和D在a+1时间步没有产生一条链接。点v和:g(")(i,j)指示a时间步节点对的连接关系，表示当v和:有一条边相连时，567时间演化，因此需要对每一时间步的网络进行社区划分好友vk会决定是否在下一时间步介绍vi和vj认识使得开放三元组闭合；在这一过程中影响的节点表示也应该比不同社区中的节点更紧密地嵌入到潜在表示骤中完全重建，而是随着时间的推移平稳地演化。为了保持动态网络在a时间步的平滑演8[0019]其中和是归一化项，而正则化目标在训练中由归一化技术处理时被[0032]由于vi和vj在网络中可能有多个共同好友，通过进一步假设每个共同朋友对vi和9[0037]定义其中集合表示用户vi和vj在a+1时间步成功产生了一条链接，集合表示用户vi和vj在a+1时-1。[0046]S:=((v,[0058]一种动态社交网络表示学习方法，是基于三元闭包模式分析G(T)}；好友vk会决定是否在下一时间步介绍vi和vj认识使得开放三元组闭合；在这一过程中影响[0070]本发明的工作原理/工作过程为：动态网络表示学习问题在学术界有比较广泛的[0083]但是本方案与上述6项技术完全不同，本方案能够学习同时保留真实社交网络的[0085]本实例为四个真实社交网络数据集，包括fb-messages、ia-facebook、ia-[0101](1)本发明基于动态网络进行表示学习，性能明显优于另外三种静态网络表示学[0103](3)与动态网络表示学习方法DynamicTriad相比，本发

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