原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在基于位置的社交网络中用户链接与位置链接之间具有一定的内在关联,而且不同的用户在社交网络中的表现也存在差异,因此对于以上问题提出一种协作式个性化链接预测算法.针对用户的个性化特征,采用核密度估计方式对用户在时间和空间维度建模,基于兴趣组对用户进行重叠社团划分,并通过社团、好友以及签到关系进行个性化用户链接预测;基于个性化用户链接预测结果,利用从社团重启的随机游走预测用户的个性化位置链接;协作式个性化链接预测算法通过用户链接预测和位置链接预测的迭代使得两者性能相互提升.实验结果表明,所提算法相比于现有算法具有更好的预测性能.
推荐文章
基于概率矩阵分解的个性化链接预测算法
链接预测
概率模型
矩阵分解
基于预测的LBSN兴趣点推荐算法
基于位置的社交网络
个性化推荐
位置预测
POI
基于多维属性的社会网络链接预测算法MDA-TF
社会网络
链接预测
多维属性
张量分解
基于半监督学习的链接预测算法的研究
链接预测
张量
共轭梯度
克罗内克积
克罗内克和
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 LBSN协作式个性化链接预测算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 链接预测 基于位置的社交网络 核密度估计 个性化 随机游走
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 1188-1193
页数 6页 分类号 TN915.03
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0768
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 胡敏 重庆邮电大学通信与信息工程学院 43 189 7.0 12.0
3 黄宏程 重庆邮电大学通信与信息工程学院 29 140 7.0 10.0
4 陈元会 重庆邮电大学通信与信息工程学院 3 5 2.0 2.0
7 崔永胜 重庆邮电大学通信与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (32)
共引文献  (14)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1972(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2014(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2015(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2016(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2017(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2018(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
链接预测
基于位置的社交网络
核密度估计
个性化
随机游走
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
论文1v1指导