基于排序学习的社会网络链接预测算法研究

发布时间：2017-11-11 15:35

  本文关键词：基于排序学习的社会网络链接预测算法研究

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【摘要】：链接预测是大规模社会网络分析挖掘的重要研究内容之一,具有非常重要的应用前景.社会网络种类繁多,不同的网络链接类型往往需要不同的链接预测方法 .为了满足用户的个性化需求并提高链接预测的性能,该文提出了一种基于排序学习的社会网络链接预测算法.该算法以传统的链接预测方法为基础,通过排序学习方法对不同的排序结果进行学习,从而得到具有最大准确性的综合排序列表.在综合排序列表的构建中,在每个排序列表中设置一个滑动窗口,通过对滑动窗口的维护每次迭代选出一个全局最优值,从而使得最终的排序列表是最优的.实验表明,该文提出的算法与相关的链接预测算法相比较具有更高的预测性能,能找出一个预测最准确的排序结果 .
【作者单位】： 内蒙古大学公共管理学院;内蒙古机电职业技术学院信息与管理工程系;
【基金】：内蒙古自治区教育厅课题(NJ274)
【分类号】：TP301.6;TP393.02
【正文快照】： 链接预测是大规模社会网络分析挖掘的重要研究内容之一,具有非常重要的应用前景[1].在电子商务网站中,通过对用户-商品二部图中潜在的链接进行预测,可以为用户推荐商品,在提高商品销售量的同时也提高了用户对网站的粘性[2].在社会网络服务中,通过用户间的链接进行预测可以进行

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本文编号：1172018