基于链路预测的微博用户关系分析

• 作者: 傅颖斌 陈羽中
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 链路预测 社会网络 微博属性 随机森林
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 201-205,244
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 7075字
• 语种: 中文

摘要

随着以微博为代表的在线社交网站的发展,微博用户之间形成了复杂的社会网络.针对微博社会网络,研究了影响微博用户之间关系形成的各种因素,提出了基于链路预测的微博用户关系分析模型.首先分析了网络结构特征在微博社会网络中的作用,同时针对微博社会网络的特点,引入微博属性特征,构造基于随机森林的链路预测模型,并将模型应用于新浪微博用户数据集,进行微博用户关系的训练预测,通过比较引入微博属性特征前后的预测性能以及特征的重要性分布,分析了各类特征对微博用户关系形成的影响,揭示了除传统的网络结构特征外,微博属性特征对微博用户关系的形成具有重要的影响力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈羽中	福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室	27	178	7.0	12.0
2	傅颖斌	福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室	1	37	1.0	1.0