融合多特征的符号网络连边符号预测

发布时间：2017-10-22 17:30

  本文关键词：融合多特征的符号网络连边符号预测

  更多相关文章： 符号网络 连边符号预测 社交网络分析 结构平衡理论

【摘要】：为提高符号网络的连边符号预测准确率,深入分析了影响连边符号的各项基本机理,拓展了"结构平衡理论"和"地位理论",同时将网页网络中的"PageTrust"度量引入符号网络用以刻画符号网络中节点的重要性.在融合从不同角度反映连边符号形成机制理论的基础上,抽取出一组最能反映连边正负的网络特征,并将这类网络特征用于2类机器学习模型的训练与测试.2个真实网络数据集上的实验结果表明,训练所得模型具有较已有模型更高的预测准确率和更好的通用性.
【作者单位】： 北京邮电大学计算机学院;齐鲁工业大学信息学院;
【关键词】： 符号网络 连边符号预测 社交网络分析 结构平衡理论
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(2013CB329603) 国家自然科学基金项目(71231002,61375058)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 近年来,社交网络已经成为人们建立联系与分享信息的主要媒介.传统的社交网络(如Facebook)可以建模为一个无符号简单二值网络,该类网络中连边属性只有一种值.另外,一些新型的社交网络(如Epinions)允许连边赋予更多的属性值以表达更丰富的语义,如连边属性值可以是正、负号的符号

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 苑津莎;张利伟;王瑜;尚海昆;;基于极限学习机的变压器故障诊断方法研究[J];电测与仪表;2013年12期

2 张凯;赵建虎;王锲;;基于支持向量机的水下地形匹配导航中适配区划分方法研究[J];大地测量与地球动力学;2013年06期

3 周任军;赵慧材;方昀晖;刘巍;;采用支持向量机图形用户界面的电力负荷组合预测方法[J];电力科学与工程;2013年12期

4 郝理阳;潘泉;;基于融合核方程对药物-靶点作用预测研究[J];电子设计工程;2013年23期

5 王文;王成刚;李建海;杨帆;;基于SVR的电工实验装置故障预测方法研究[J];电气电子教学学报;2013年06期

6 SUN Juelu;;An improved method to distinguish between scanned and rasterized document images[J];Baosteel Technical Research;2014年01期

7 欧阳纯萍;阳小华;雷龙艳;徐强;余颖;刘志明;;多策略中文微博细粒度情绪分析研究[J];北京大学学报(自然科学版);2014年01期

8 李雅倩;李颖杰;李海滨;张强;张文明;;融合全局与局部多样性特征的人脸表情识别[J];光学学报;2014年05期

9 李姜;郭立红;;基于改进支持向量机的目标威胁估计[J];光学精密工程;2014年05期

10 王晓春;黄靖;杨丰;罗蔓;;基于SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法[J];南方医科大学学报;2014年05期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 钱志明;杨家宽;段连鑫;;基于视频的车辆检测与跟踪研究进展[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）[C];2013年

2 朱强华;郑铁然;韩纪庆;;行车环境下基于二值语谱图的声学事件检测[A];第十二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC'2013）论文集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 王宝勋;面向网络社区问答对的语义挖掘研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

2 常广;高压断路器振动监测与故障诊断的研究[D];北京交通大学;2013年

3 姜恩宇;基于直肠感知功能重建的人工括约肌系统研究[D];上海大学;2013年

4 邵喜高;基于统计学习理论的多核预测模型研究及应用[D];中南大学;2013年

5 木瑞塔（Murtada Khalafallah Elbashir Elfaki）;基于机器学习和统计方法的蛋白质结构特征预测[D];中南大学;2013年

6 张国鹏;三维纹理分析在虚拟结肠镜计算机辅助检测/诊断中的应用研究[D];第四军医大学;2013年

7 邓盛川;具有调峰炉的热力站节能控制策略研究[D];哈尔滨工业大学;2012年

8 李翔;隧道工程稳定可靠度计算分析方法研究[D];湖南大学;2012年

9 张志敏;化学计量学算法实现的软件开发基础研究[D];中南大学;2012年

10 胡振邦;基于Latent SVM的人体目标检测与跟踪方法研究[D];中国地质大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 马静;基于数据不平衡的SVM方法预测microRNA[D];燕山大学;2013年

2 冉沛;基于特征提取的篡改图像取证研究[D];重庆大学;2013年

3 刘峰;基于多目标优化的多标签分类算法参数调谐研究[D];南京师范大学;2013年

4 袁建洲;风电场短期功率预测方法的研究[D];南昌大学;2013年

5 周明辉;运动车辆车牌识别算法的研究与实现[D];昆明理工大学;2013年

6 张轶;干扰量化类隐写的检测[D];解放军信息工程大学;2013年

7 李家魁;基于序列进化信息的蛋白质预测研究[D];东北师范大学;2013年

8 王星;利用聚类后PCA方法的T细胞表位预测研究[D];东北师范大学;2013年

9 魏雅娟;暗视场浮游动物图像自动识别方法研究[D];中国海洋大学;2013年

10 刘毅;基于内容的敏感图像识别技术研究[D];北京工业大学;2013年

，

本文编号：1079384