一种改进的无偏节点标签预测方法研究

发布时间：2017-08-29 06:25

  本文关键词：一种改进的无偏节点标签预测方法研究

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【摘要】：在社会网络中,用户的位置和属性以及图片的标签预测等都具有广泛的应用前景。为了提高标签预测的性能,提出了一种改进的无偏节点标签预测算法。首先,对社会网络中的标签预测问题进行了形式化描述。其次,基于所有观察数据的训练目标的联合概率最大化与以这些数据为条件的单变量边缘预测值的不匹配现象,提出了一种改进的图模型训练方法。最后,通过对置信度的无偏估计,基于子图方法提出一种不包含额外标签数据的无偏算法用于模型的训练。在Twitter和Pokec数据集上的实验表明,提出的算法与相关的标签预测算法相比,其准确性和运行效率都得到了明显的提升。
【作者单位】： 浙江大学软件学院;浙江大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 社会网络 标签预测 无偏估计 图模型
【基金】：国家自然科学基金(61170306) 浙江省卫生厅项目(2012KYA123)资助
【分类号】：O157.5;TP393.09
【正文快照】： 在社会网络服务中,预测用户的标签具有非常广泛的应用。在社会网络的位置服务中,大约1%~2%的用户通过签到等形式对发言或评论加上了地理标签,通过这些位置信息可以预测其他用户的位置信息,从而提供与位置相关的服务[1]。通过位置预测,可以向用户提供推荐、广告、自动语言选择

【参考文献】

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