技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的隐含关系发现方法，属于信息技术领域，具体包括从学者发表网络G中生成论文合著网络G’；计算论文发表情况矩阵C，D，S以及论文的合著矩阵XS，XD，XT；提出了RGRU模型；在RGRU的基础上设计并构建tARMM模型来预测“导师‑学生”关系。本发明提出的tARMM模型在数据集上的预测准确度高于其他方法，能达到95％左右，对于其他具有时间依赖性的社会关系挖掘具有一定的借鉴意义和参考价值。
技术研发人员：赵中英;刘文强;李超
受保护的技术使用者：山东科技大学
技术研发日：2017.12.29
技术公布日：2018.06.29