计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
9期
115-118
,共4页
位置%拓扑%推荐%链接预测
位置%拓撲%推薦%鏈接預測
위치%탁복%추천%련접예측
Location%Topology%Recommendation%Link prediction
在基于位置的社会网络中,好友预测通常通过相似性标准来衡量用户间的相似性,然后将最相似的用户作为好友推荐给指定用户.传统的用户特征选取没有区分各个特征之间的差异,因而不能很好地代表用户的整体特征.提出了一种位置信息与社会网络拓扑相融合的好友预测方法.首先通过信息增益方法选取出更能代表用户整体特征的3个相关特征,然后对选取的特征进行融合,最后采用分类方法进行好友的预测.实验表明,提出的模型不依赖于具体的分类算法,并且预测性能优于多层好友模型.
在基于位置的社會網絡中,好友預測通常通過相似性標準來衡量用戶間的相似性,然後將最相似的用戶作為好友推薦給指定用戶.傳統的用戶特徵選取沒有區分各箇特徵之間的差異,因而不能很好地代錶用戶的整體特徵.提齣瞭一種位置信息與社會網絡拓撲相融閤的好友預測方法.首先通過信息增益方法選取齣更能代錶用戶整體特徵的3箇相關特徵,然後對選取的特徵進行融閤,最後採用分類方法進行好友的預測.實驗錶明,提齣的模型不依賴于具體的分類算法,併且預測性能優于多層好友模型.
재기우위치적사회망락중,호우예측통상통과상사성표준래형량용호간적상사성,연후장최상사적용호작위호우추천급지정용호.전통적용호특정선취몰유구분각개특정지간적차이,인이불능흔호지대표용호적정체특정.제출료일충위치신식여사회망락탁복상융합적호우예측방법.수선통과신식증익방법선취출경능대표용호정체특정적3개상관특정,연후대선취적특정진행융합,최후채용분류방법진행호우적예측.실험표명,제출적모형불의뢰우구체적분류산법,병차예측성능우우다층호우모형.
