基于社团结构的链接预测和属性推断联合解决方法

• 作者: 吴斌 吴玲玲 王锐 石川
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 链接预测 属性推断 社团结构
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2062-2067
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.006

摘要

链接预测与属性推断是社交网络数据挖掘的两项重要任务．之前的大部分研究工作将链接预测和属性推断视为不同的问题，分别研究解决方法．然而，根据网络结构的同质性理论，社交网络中的链接与属性之间具有内在关联．本文提出了基于社团结构的链接预测和属性推断联合解决方法（LAIC），将社团结构作为链接预测与属性推断的关联因子，利用用户属性和社团结构进行链接预测，利用链接信息得到社团属性进而推断用户属性．LAIC不仅同时解决了链接预测和属性推断问题，而且通过迭代使链接预测和属性推断的准确率可以相互提升．两个真实数据集上的实验证明LAIC方法是有效的．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴斌	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	80	1409	15.0	36.0
2	石川	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	17	88	5.0	8.0
3	王锐	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	8	99	4.0	8.0
4	吴玲玲	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	1	5	1.0	1.0