發(fā)布時間：2017-11-18 04:24

  本文關(guān)鍵詞：基于主題模型的有向社交網(wǎng)絡(luò)鏈接預測方法

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【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)鏈接預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)的鏈接預測方法,基于主題模型分析節(jié)點語義信息,綜合節(jié)點屬性特征和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行鏈接預測.實驗證明可以更真實地還原社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系,提高鏈接預測的精度.
【作者單位】： 西南大學計算機與信息科學學院;
【基金】：教育部“春暉計劃”資助項目(z2011149)
【分類號】：TP391.1;TP393.02
【正文快照】： 從上世紀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.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】

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【相似文獻】

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本文編號：1198547