社交屬性網下基于鏈路預測及節點度的推薦算法

作者：江若然,張玲玲

摘要：社交網絡的出現使現代人們溝通交流的方式發生了顛覆性的變化。不斷有研究者從社會角度和技術角度對社交網絡進行研究。鏈路推薦是一個非常重要的任務,一方面增強網絡內部聯系,另一方面改善用戶體驗。目前,在考慮網絡結構信息和節點屬性信息的社交屬性拓展網絡模型中鏈路預測算法中還沒有很好的綜合利用兩種信息對鏈路生成的影響。本文在基于局部信息的鏈路預測算法下考慮不同類型共同鄰居節點對鏈路生成的影響,并將其應用于社交屬性拓展網絡模型中。在改進的算法中,用戶共同鄰居節點和屬性共同鄰居節點對鏈接相關性的影響被給予不同的處理。在Google+社交數據集的實驗表明,在社交屬性拓展網絡模型下,本文改進算法優于不考慮共同鄰居節點影響的算法。在總結實驗結果中用戶共同鄰居節點和屬性共同鄰居節點對鏈接生成的不同影響后,對不同類型節點的處理方法提出指導性建議。

發文機構：中國科學院大學經濟與管理學院

關鍵詞：鏈路預測社交屬性網節點的度推薦系統共同鄰居link predictionsocial-attribute networksnode degreesrecommendation systemcommon neighbors

分類號： TP391.3[自動化與計算機技術—計算機應用技術][自動化與計算機技術—計算機科學與技術]O157.5