社会网络中序列行为的链接值及事件结果预测

发布时间：2017-08-22 13:21

  本文关键词：社会网络中序列行为的链接值及事件结果预测

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【摘要】：随着在线社会网络为其用户提供的功能不断丰富,用户可以参加多种多样的社交活动,将这些活动表示为对应种类的事件.其中一些事件包括多个用户之间的交互行为,再由这些交互的类型来决定该事件的最终结果.将每个行为表示为用户之间的链接,用链接的极性值来表示交互的类型,对于这些链接值预测的研究称为链接预测.研究者们对于链接预测问题提出了很多方法,其中大多是在静态网络环境中孤立地预测每条链接边的值.他们将这类事件中的用户行为看作"普通的用户行为",即这些链接被看成独立且离散的存在,并未考虑这些链接之间在事件生成中的内在联系.本文通过将事件中用户行为表示为"序列行为",提出了基于序列行为的链接值预测和事件结果预测的方法.该方法能将这种序列信息建模,在模型中这种序列信息得以累积,利用这种累积来预测序列中下一个或多个时刻的链接值.在完成对整个序列的预测的同时,通过累积信息可以推断出该事件的结果.实验结果表明,我们的方法明显优于静态、孤立的链接预测方法,而且可以更好地推断出包含该序列行为事件的最终结果.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工业大学深圳研究生院;
【关键词】： 序列行为 链接预测 事件结果预测 序列建模 社会计算
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61272383,61300114,61572151)资助项目
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言伴随着互联网技术的高速发展,社会网络服务(SNS,social networks services)也随之出现并得到了快速普及.目前,各类在线SNS中的注册用户数目十分巨大,越来越多的研究者和服务商开始关注如何为这些用户提供更好的服务[1].为社会网络中的用户提供丰富多样的用户行为(user be

【参考文献】

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本文编号：719366