计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
4期
1052-1055
,共4页
图%随机游走%均匀顶点采样%社会网络
圖%隨機遊走%均勻頂點採樣%社會網絡
도%수궤유주%균균정점채양%사회망락
graph%random walk%uniform vertex sampling%social network
社会网络中的节点对采样可用于大规模社会网络的好友预测和用户兴趣识别.当整个网络的拓扑结构不完全或者随机选择用户的代价很高时,传统的均匀顶点采样方法的性能迅速下降.为此,提出了一种基于随机游走的大规模图中节点对采样算法.首先对社会网络的节点对采样进行了系统分析,对不同跳数下的节点对进行了定义;然后将社会网络转换成等价的网络图.新图中的顶点是原图中的边,新图中边的两个顶点是原图中含有相同顶点的两条边.最后,在新图上应用随机游走模型对节点对进行采样.实验结果表明,提出的方法统计误差小、执行效率高,性能明显优于均匀节点采样的相关算法.
社會網絡中的節點對採樣可用于大規模社會網絡的好友預測和用戶興趣識彆.噹整箇網絡的拓撲結構不完全或者隨機選擇用戶的代價很高時,傳統的均勻頂點採樣方法的性能迅速下降.為此,提齣瞭一種基于隨機遊走的大規模圖中節點對採樣算法.首先對社會網絡的節點對採樣進行瞭繫統分析,對不同跳數下的節點對進行瞭定義;然後將社會網絡轉換成等價的網絡圖.新圖中的頂點是原圖中的邊,新圖中邊的兩箇頂點是原圖中含有相同頂點的兩條邊.最後,在新圖上應用隨機遊走模型對節點對進行採樣.實驗結果錶明,提齣的方法統計誤差小、執行效率高,性能明顯優于均勻節點採樣的相關算法.
사회망락중적절점대채양가용우대규모사회망락적호우예측화용호흥취식별.당정개망락적탁복결구불완전혹자수궤선택용호적대개흔고시,전통적균균정점채양방법적성능신속하강.위차,제출료일충기우수궤유주적대규모도중절점대채양산법.수선대사회망락적절점대채양진행료계통분석,대불동도수하적절점대진행료정의;연후장사회망락전환성등개적망락도.신도중적정점시원도중적변,신도중변적량개정점시원도중함유상동정점적량조변.최후,재신도상응용수궤유주모형대절점대진행채양.실험결과표명,제출적방법통계오차소、집행효솔고,성능명현우우균균절점채양적상관산법.
