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基于隨機(jī)游走的大規(guī)模圖中節(jié)點(diǎn)對采樣算法

發(fā)布時間:2017-07-18 19:33

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


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【摘要】:社會網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)對采樣可用于大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)的好友預(yù)測和用戶興趣識別。當(dāng)整個網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不完全或者隨機(jī)選擇用戶的代價很高時,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)對采樣算法。首先對社會網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)對采樣進(jìn)行了系統(tǒng)分析,對不同跳數(shù)下的節(jié)點(diǎn)對進(jìn)行了定義;然后將社會網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成等價的網(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)游走模型對節(jié)點(diǎn)對進(jìn)行采樣。實驗結(jié)果表明,提出的方法統(tǒng)計誤差小、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)陽光學(xué)院;福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】 隨機(jī)游走 均勻頂點(diǎn)采樣 社會網(wǎng)絡(luò)
【基金】:福建省自然科學(xué)基金資助項目(2010J01329)
【分類號】:TP393.02
【正文快照】: 0引言近幾年,Facebook和Twitter等在線社交網(wǎng)絡(luò)在全世界都取得了巨大的成功。數(shù)以億計的互聯(lián)網(wǎng)用戶每天使用社交網(wǎng)絡(luò)的時間平均占他們上網(wǎng)時間的22%,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了使用電子郵件的時間。與此同時,社交網(wǎng)絡(luò)深深地改變了人們在互聯(lián)網(wǎng)上的行為。社交網(wǎng)絡(luò)在幫助用戶維持老朋友的同時

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本文編號:559456

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