基于网络拓扑和地理特征融合的朋友关系预测模型

• 作者: 封云 於志文 王柱 罗惠 郭斌
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 基于位置的社交网络 朋友关系预测 信息增益 特征融合
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 6652字
• 语种: 中文

摘要

朋友关系预测已成为基于位置的社交网络(LBSN)的主要研究方向之一.提出一种基于网络拓扑特征和地理融合的面向LBSN的朋友关系预测方法.首先,利用信息增益评估不同特征对朋友关系的影响,最终选取3种重要特征:用户社交拓扑、用户签到地点类型和用户签到地点.然后,提出基于这3种特征融合的朋友关系预测方法,分别采用随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯3种分类算法建模实现朋友关系推理.最后通过Foursquare和街旁的实际签到数据验证了特征选取的有效性和朋友关系预测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	於志文	西北工业大学计算机学院	78	682	12.0	24.0
2	王柱	西北工业大学计算机学院	12	36	4.0	5.0
3	郭斌	西北工业大学计算机学院	54	304	8.0	16.0
4	罗惠	西北工业大学计算机学院	1	5	1.0	1.0
5	封云	西北工业大学计算机学院	2	15	2.0	2.0