基于位置的社交网络链接预测特征研究

• 作者: 王莹 郭宇春
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 链接预测 基于位置的社交网络 节点相似性
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4250字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.04.006

摘要

基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)提供了用户在线网络关系和签到行为双重信息,连接了虚拟网络和现实生活.本文结合传统的基于网络结构和空间位置相似性的LBSN链接预测方法,从签到时间和频率2方面提出新的链接预测特征,通过Brightkite网络数据统计分析证明其预测有效性.综合多种指标建立LBSN链接预测框架,实验结果表明加入这2类指标后预测准确率有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王莹	北京交通大学电子信息工程学院	59	829	15.0	26.0
2	郭宇春	北京交通大学电子信息工程学院	14	468	6.0	14.0