在线社交网络的自适应UNI采样方法

发布时间：2019-06-04 13:37

【摘要】：在线社交网络采样方法常作为其他采样方法的评估基准,但是该方法采样命中率和采样效率较低,影响了其应用。为此,提出一种自适应UNI采样方法。该方法将用户ID系统空间划分为若干区间进行采样,根据各区间命中率自适应地调节在各区间的采样概率,以提高采样命中率和效率。设定采样概率下限阈值解决冷启动问题,同时利用区间的采样率调节区间采样概率,防止陷入局部最优。将该方法应用于新浪微博的采样数据进行验证,实验结果表明,该方法可提高采样效率和采样命中率。
[Abstract]:Online social network sampling method is often used as the evaluation benchmark of other sampling methods, but the sampling hit rate and sampling efficiency of this method are low, which affects its application. Therefore, an adaptive UNI sampling method is proposed. In this method, the user ID system space is divided into several intervals for sampling, and the sampling probability in each interval is adjusted adaptively according to the hit rate of each interval, so as to improve the sampling hit rate and efficiency. The lower limit threshold of sampling probability is set to solve the cold start problem, and the sampling rate of interval is used to adjust the sampling probability of interval to prevent falling into local optimization. The method is applied to the sampling data of Sina Weibo to verify the experimental results show that the method can improve the sampling efficiency and sampling hit rate.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【基金】：北京高等学校青年英才计划项目(YETP0506)
【分类号】：TP393.09

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本文编号：2492761