基于排序学习的社会网络链接预测算法研究

• 作者: 刘英 郭景涛
• 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: 管理工程
• 页码范围: 120-126
• 页数: 7页
• 分类号: TP319
• 字数: 3794字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭景涛	内蒙古大学公共管理学院	10	46	4.0	6.0
2	刘英	内蒙古大学公共管理学院	21	26	3.0	3.0