文献记录(part82)--基于监督联合去噪模型的社交网络链接预测

学习笔记，仅供参考，有错必纠
关键词：社交网络分析 , 预测 , 监督学习 , 社区网络 , 矩阵 “ 去噪 ”, 弱大数定律

基于监督联合去噪模型的社交网络链接预测

摘要

社交网络链接预测能够获取丢失链接的重要信息 , 在很多领域都有应用 . 现有链接预测算法或因无法充分利用信息或因无法捕获全部特性而在链接预测精度上有所欠缺.
为提高链接预测精度 , 本文提出一种新的算法 —— 监督联合去噪模型 (supervised joint denoising model, SJDM), 该算法把链接预测问题看作一个有监督的矩阵 “ 去噪 ” 问题 . 为了能够获取理想社交网络矩阵 , 该算法综合利用现有用户特征信息和链接信息去训练一个映射函数 . 该函数能够通过现有社交网络链接矩阵获取理想社交网络链接矩阵 , 完成链接预测 . 获取的理想社交网络链接矩阵是一个权重矩阵 , 采用该矩阵进行社区发现能取得比采用原矩阵更佳的效果 .
本文采用 5 个真实社交网络对 SJDM 算法进行了验证 , 实验结果证明了该算法的有效性.

引言

在线社交网络 (online social network, OSN) 已深入大众生活 , 成为人们重要的沟通及交友工具 .同时 , 在线社交网络在政治经济中也发挥着越来越重要的作用 , 比如 2016 年美国总统选举 . 链接预测(link prediction) 研究是社交网络研究的一项重要内容 , 其应用很多[1] ,比如朋友推荐[2] 、寻找潜在合作者[3,4] 、寻找跨领域合作伙伴 [5] 、在学术社交网络中寻找专家或者合作作者等 [6,7] .本文所研究的链接预测主要指利用已知社交网络信息预测未知链接. 如图 1 所示 , 图 N 为已知链接 ( 实线 ), 图

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