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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法、系统、终端及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120915702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511442926.0，技术领域涉及：H04L43/0805；该发明授权基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法、系统、终端及存储介质是由李旭;何玉林;秦红莲;叶璇;欧桂良;曾小告设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及网络链路预测技术领域，公开了基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取用户的历史社交网络信息，对历史社交网络信息进行预处理，得到目标历史社交网络信息，并根据目标历史社交网络信息创建社交网络链路训练集；根据社交网络链路训练集对时频感知图卷积网络进行训练处理，得到社交网络链路预测模型；获取待预测社交网络信息，并输入至社交网络链路预测模型，得到用户社交链路预测结果。本发明不仅能考虑时间序列的单一特征或局部空间关系，还能兼顾社交网络的长短期时间趋势与复杂空间结构，从而显著提高社交网络的链路预测准确率，提升了用户推荐的个性化效果。

本发明授权基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法，其特征在于，所述基于时频感知图卷积网络的社交网络链路预测方法包括： 获取用户的历史社交网络信息，对所述历史社交网络信息进行预处理，得到目标历史社交网络信息，并根据所述目标历史社交网络信息创建社交网络链路训练集； 根据所述社交网络链路训练集对时频感知图卷积网络进行训练处理，得到社交网络链路预测模型； 所述根据所述社交网络链路训练集对时频感知图卷积网络进行训练处理，得到社交网络链路预测模型，具体包括： 将所述社交网络链路训练集中一组训练样本输入至所述时频感知图卷积网络，对所述训练样本的社交网络图快照进行矩阵匹配，得到邻接矩阵序列，并对所述邻接矩阵序列进行降维转换处理，得到社交网络时域信号； 对所述社交网络时域信号进行域变换处理，得到社交网络频域信号，对所述社交网络频域信号进行复数处理，得到目标社交网络频域信号，并将所述目标社交网络频域信号进行变换处理，得到频域特征； 定义所述历史社交网络信息的节点特征矩阵，根据所述节点特征矩阵对所述邻接矩阵序列中每个邻接矩阵进行图卷积处理，得到多个图快照空间特征结构，并将所有图快照空间特征结构进行时间演化，得到时域特征； 根据时域注意力神经网络对所述频域特征和所述时域特征进行线性处理，得到时域注意力信息，并根据频域注意力神经网络对所述频域特征和所述时域特征进行线性处理，得到频域注意力信息； 对所述时域注意力信息和所述频域注意力信息进行加权预测，得到社交网络链路预测结果，并根据所述训练样本的真实社交网络图快照序列对所述社交网络链路预测结果进行损失值计算，得到目标损失值，根据所述目标损失值对所述时频感知图卷积网络的参数进行修正； 将下一组训练样本输入至所述时频感知图卷积网络，直至所述时频感知图卷积网络的训练情况满足预设条件，得到训练完成的社交网络链路预测模型； 获取所述用户的待预测社交网络信息，将所述待预测社交网络信息输入至所述社交网络链路预测模型，得到用户社交链路预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区玉塘街道科润大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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