資料介紹
基于多源社交網(wǎng)絡上的用戶信息實現(xiàn)跨網(wǎng)絡鏈路預測具有重要的意義,有助于進行用戶推薦、行為分析、偏好推薦。傳統(tǒng)的鏈路預測技術僅考慮社交網(wǎng)絡上的局部結構特征,有些網(wǎng)絡規(guī)模龐大、節(jié)點稀疏、存在大量孤立點,易導致建模困難、計算效率低等問題。基于此,提出了一種基于元路徑選擇和矩陣分解的跨社交網(wǎng)絡鏈路預測方法。首先,根據(jù)跨社交網(wǎng)絡中用戶間的社會關系構建一個網(wǎng)絡圖;然后,利用元路徑的節(jié)點活躍度和邊的活躍度自動提取特征;接下來,利用矩陣分解將目標類型對象相關的元路徑信息在低維空間上顯示;最后,利用集成分類方法對鏈接模型進行優(yōu)化。實驗數(shù)據(jù)表明,提岀的鏈路預測方法具有較髙的準確性。
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