【摘要】：在線社交網(wǎng)絡(luò)采樣方法常作為其他采樣方法的評(píng)估基準(zhǔn),但是該方法采樣命中率和采樣效率較低,影響了其應(yīng)用。為此,提出一種自適應(yīng)UNI采樣方法。該方法將用戶ID系統(tǒng)空間劃分為若干區(qū)間進(jìn)行采樣,根據(jù)各區(qū)間命中率自適應(yīng)地調(diào)節(jié)在各區(qū)間的采樣概率,以提高采樣命中率和效率。設(shè)定采樣概率下限閾值解決冷啟動(dòng)問題,同時(shí)利用區(qū)間的采樣率調(diào)節(jié)區(qū)間采樣概率,防止陷入局部最優(yōu)。將該方法應(yīng)用于新浪微博的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可提高采樣效率和采樣命中率。
[Abstract]:Online social network sampling method is often used as the evaluation benchmark of other sampling methods, but the sampling hit rate and sampling efficiency of this method are low, which affects its application. Therefore, an adaptive UNI sampling method is proposed. In this method, the user ID system space is divided into several intervals for sampling, and the sampling probability in each interval is adjusted adaptively according to the hit rate of each interval, so as to improve the sampling hit rate and efficiency. The lower limit threshold of sampling probability is set to solve the cold start problem, and the sampling rate of interval is used to adjust the sampling probability of interval to prevent falling into local optimization. The method is applied to the sampling data of Sina Weibo to verify the experimental results show that the method can improve the sampling efficiency and sampling hit rate.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YETP0506)
【分類號(hào)】：TP393.09

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1 杜p，

本文編號(hào)：2492761