本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)游走的大規(guī)模圖中節(jié)點(diǎn)對(duì)采樣算法

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【摘要】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)對(duì)采樣可用于大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的好友預(yù)測(cè)和用戶(hù)興趣識(shí)別。當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不完全或者隨機(jī)選擇用戶(hù)的代價(jià)很高時(shí),傳統(tǒng)的均勻頂點(diǎn)采樣方法的性能迅速下降。為此,提出了一種基于隨機(jī)游走的大規(guī)模圖中節(jié)點(diǎn)對(duì)采樣算法。首先對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)對(duì)采樣進(jìn)行了系統(tǒng)分析,對(duì)不同跳數(shù)下的節(jié)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行了定義;然后將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成等價(jià)的網(wǎng)絡(luò)圖。新圖中的頂點(diǎn)是原圖中的邊,新圖中邊的兩個(gè)頂點(diǎn)是原圖中含有相同頂點(diǎn)的兩條邊。最后,在新圖上應(yīng)用隨機(jī)游走模型對(duì)節(jié)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行采樣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法統(tǒng)計(jì)誤差小、執(zhí)行效率高,性能明顯優(yōu)于均勻節(jié)點(diǎn)采樣的相關(guān)算法。
【作者單位】： 福州大學(xué)陽(yáng)光學(xué)院;福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖 隨機(jī)游走 均勻頂點(diǎn)采樣 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2010J01329)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.02
【正文快照】： 0引言近幾年,Facebook和Twitter等在線(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)在全世界都取得了巨大的成功。數(shù)以?xún)|計(jì)的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)每天使用社交網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間平均占他們上網(wǎng)時(shí)間的22%,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了使用電子郵件的時(shí)間。與此同時(shí),社交網(wǎng)絡(luò)深深地改變了人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的行為。社交網(wǎng)絡(luò)在幫助用戶(hù)維持老朋友的同時(shí)

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