| 一种采用社团信息的链接预测方法 |
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| 引用本文： | 方彪,陈可佳,蔡小雨.一种采用社团信息的链接预测方法[J].计算机应用研究,2016,33(12). |
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| 作者姓名： | 方彪 陈可佳 蔡小雨 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学 计算机学院,南京邮电大学 计算机学院,南京邮电大学 计算机学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学项目青年基金; |
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| 摘 要： | 链接预测研究如何利用网络中已有的信息预测可能存在的关系链接，目前已成为数据挖掘领域的热点研究问题之一。社会网络中普遍存在社团（community）结构，社团对链接的形成有重要的影响，但在大多数链接预测方法中未得到深入研究。针对这一现象，本文提出一种新的链接预测方法，采用社团信息改进节点对样本的描述并在监督学习框架中学习和预测。在现实数据集FaceBook和ACF中的实验结果表明，加入社团信息的链接预测方法获得了更高的准确率。
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| 关 键 词： | 链接预测 社团发现 监督学习 社会网络分析 |
| 收稿时间： | 2015/8/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/10/18 0:00:00 |
A link prediction method using community information |
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| FANG Biao,CHEN Ke-Jia and CAI Xiao-Yu.A link prediction method using community information[J].Application Research of Computers,2016,33(12). |
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| Authors: | FANG Biao CHEN Ke-Jia and CAI Xiao-Yu |
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| Affiliation: | College of Computer, Nanjing University of Posts and Telecommunications,College of Computer, Nanjing University of Posts and Telecommunications,College of Computer, Nanjing University of Posts and Telecommunications |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Link Prediction Community Detection Supervised Learning Social Network Analysis |
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