基于主題模型的有向社交網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測方法
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【摘要】:社交網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測方法通常針對簡單網(wǎng)絡(luò),且只考慮單一的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,難以適應(yīng)不斷復(fù)雜化的社交網(wǎng)絡(luò).針對此問題,提出一種有向網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測方法,基于主題模型分析節(jié)點(diǎn)語義信息,綜合節(jié)點(diǎn)屬性特征和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行鏈接預(yù)測.實(shí)驗(yàn)證明可以更真實(shí)地還原社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系,提高鏈接預(yù)測的精度.
【作者單位】: 西南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】:教育部“春暉計(jì)劃”資助項(xiàng)目(z2011149)
【分類號】:TP391.1;TP393.02
【正文快照】: 從上世紀(jì)90年代興起的社交網(wǎng)絡(luò)正在不斷融入人們的日常生活.近幾年來facebook、twitter、新浪微博等社交網(wǎng)站層出不窮,成為了信息分享和傳播的重要途徑,網(wǎng)絡(luò)中的信息量每天都在以幾何倍數(shù)增長,對這些海量數(shù)據(jù)的挖掘成為了研究熱點(diǎn).其中挖掘網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系,因用戶數(shù)量的急劇
【共引文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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本文編號:1198547
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