基于链路预测的微博用户关系预测

发布时间：2017-05-12 12:12

  本文关键词：基于链路预测的微博用户关系预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：[目的/意义]旨在解决因微博用户弱关系结构导致难以发现潜在朋友的问题。[方法/过程]基于链路预测原理,提出预测微博双向"关注"关系的CN、RA、AA三种相似性指标加权模型,以及双向"关注"关系融合单向"关注"关系的预测模型,并在新浪微博用户关系网络数据集及推特(Twitter)用户关系网络标准数据集上进行测试。[结果/结论]提出的3种加权模型对于相似性指标推荐精度均有提升,其中RA的扩展形式最有效。
【作者单位】： 广东外语外贸大学思科信息学院;
【关键词】： 社会网络 节点相似性 微博 链路预测 关系预测
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于社会网络分析的微博传播趋势预测及干预策略研究”(项目编号:13YJCZH258) 广州市科技计划项目2013年云计算技术研发与产业化专项“云计算中身份认证和授权管理系统的研究”(项目编号:2013Y2-00069) 广东外语外贸大学联合基金青年项目“面向微博的短文本分类算法研究”(项目编号:12s10)成果之一
【分类号】：TP393.092;G206
【正文快照】： 0引言 微博是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式在线社会媒体网络,是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取的平台。因此,用户关系的维护对于微博至关重要,为用户推荐其潜在的朋友是微博研究的重要内容。微博以“关注”单向关系构成关系结构,为弱关系结构,呈现出核

【参考文献】

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