資料介紹
鏈接預(yù)測是尋找社會網(wǎng)絡(luò)中隱藏的和未來可能出現(xiàn)的鏈接,它對于分析社會網(wǎng)絡(luò)具有重要意義。本文在對現(xiàn)有社會網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測研究的基礎(chǔ)上,分析了社會網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測算法中的多維相似度屬性,并把鏈接預(yù)測問題轉(zhuǎn)換為分類問題,嘗試使用機器學(xué)習(xí)的方法解決社會網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測問題,最終通過實驗得到驗證,相似度屬性特征對鏈接預(yù)測具有較高影響力,鏈接預(yù)測問題可以轉(zhuǎn)化為分類問題通過機器學(xué)習(xí)算法得到解決。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究是眾多科學(xué)領(lǐng)域的一個重要分支,大量的學(xué)者致力于研究網(wǎng)絡(luò)的特征、演化過程、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與功能之間的關(guān)系。其中,社會網(wǎng)絡(luò)分析近年來成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中一個新的非常重要的研究方向,尤其隨著多種社交媒體的產(chǎn)生與發(fā)展繁盛,社會網(wǎng)絡(luò)分析對于研究事件演化、信息推薦、輿情管控等都具有重要的作用。社會網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測主要是通過網(wǎng)絡(luò)的已知信息,預(yù)測沒有鏈接的兩個節(jié)點發(fā)生鏈接的可能性,這種鏈接關(guān)系可能是已經(jīng)存在但尚未被發(fā)現(xiàn)的,也可能是目前不存在,但是在不久的將來非??赡馨l(fā)生的。社會網(wǎng)絡(luò)實體之間的關(guān)系分析對事件發(fā)展具有極其重要的作用,因而鏈接預(yù)測在現(xiàn)實世界中具有非常廣泛的應(yīng)用性,比如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友推薦,電商中的商品推薦,社會安全中的實體識別等等。
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鏈接預(yù)測作為社會網(wǎng)絡(luò)分析的一個重要研究方向,是一個交叉學(xué)科問題,涉及社會學(xué)、系統(tǒng)學(xué)、圖形學(xué)等等,逐漸發(fā)展成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。經(jīng)典方法都是將社會網(wǎng)絡(luò)看作是一個節(jié)點和關(guān)系的集合,網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點對應(yīng)一個實體,每條邊對應(yīng)著用戶之間的一種關(guān)系,鏈接預(yù)測就是基于這些實體和關(guān)系的特征進(jìn)行。為了實現(xiàn)快速的關(guān)系預(yù)測,如何綜合社會網(wǎng)絡(luò)中的多維特征是研究者們一直在探索的問題。本文提出的基于多維相似度屬性的社會網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測算法,就是要分析社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點和邊的多維相似度屬性,通過機器學(xué)習(xí)的方法,實現(xiàn)對社會網(wǎng)絡(luò)有效的鏈接預(yù)測。
- 使用機器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測
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