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摘要:
链接预测是大规模社会网络分析挖掘的重要研究内容之一,具有非常重要的应用前景.社会网络种类繁多,不同的网络链接类型往往需要不同的链接预测方法 .为了满足用户的个性化需求并提高链接预测的性能,该文提出了一种基于排序学习的社会网络链接预测算法.该算法以传统的链接预测方法为基础,通过排序学习方法对不同的排序结果进行学习,从而得到具有最大准确性的综合排序列表.在综合排序列表的构建中,在每个排序列表中设置一个滑动窗口,通过对滑动窗口的维护每次迭代选出一个全局最优值,从而使得最终的排序列表是最优的.实验表明,该文提出的算法与相关的链接预测算法相比较具有更高的预测性能,能找出一个预测最准确的排序结果 .
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文献信息
篇名 基于排序学习的社会网络链接预测算法研究
来源期刊 湘潭大学自然科学学报 学科 工学
关键词 链接预测 排序学习 社会网络 监督学习
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 120-126
页数 7页 分类号 TP319
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘英 内蒙古大学公共管理学院 16 44 3.0 6.0
2 郭景涛 内蒙古机电职业技术学院信息与管理工程系 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
链接预测
排序学习
社会网络
监督学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湘潭大学学报(自然科学版)
双月刊
2096-644X
43-1549/N
大16开
湖南省湘潭市
42-33
1978
chi
出版文献量(篇)
3518
总下载数(次)
1
总被引数(次)
14911
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