社会网络分析中的机器学习技术综述

• 作者: 陈可佳
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络分析 机器学习 链接挖掘
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 83-89,93
• 分类号: TP39
• 字数: 7887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2011.03.015

摘要

机器学习是智能数据分析的有力工具,可以对社会网络数据进行建模.文中讨论了机器学习技术在社会网络分析(Social Network Analysis,简称SNA)领域中的应用,尤其综述了对象分类、链接预测、群体检测等SNA子任务中的机器学习技术.此外,还分析了在SNA中使用机器学习技术所面临的若干问题和挑战,最后给出了SNA中机器学习技术的研究前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈可佳	南京邮电大学计算机技术研究所	19	54	4.0	6.0