Abstract-Link förutsägelse är ett grundläggande problem i sociala nätverksanalyser och moderna kommersiella applikationer som Facebook och Myspace. De flesta befintliga forskningar närmar sig detta problem genom att utforska den topologiska strukturen i ett socialt nätverk med hjälp av endast en informationskälla. På många tillämpningsområden, förutom det sociala nätverk av intresse, finns det dock ett antal kompletterande sociala nätverk och/eller härledda närhetsnät tillgängliga. Dokumentets bidrag är tvåfaldigt: 1) en övervakad utbildningsram som effektivt och effektivt kan lära sig dynamiken i sociala nätverk i närvaro av hjälpnätverk, 2) ett system för utformning av funktioner för att bygga en mängd olika vägbaserade funktioner med hjälp av flera källor, och en effektiv strategi för urval av funktioner som bygger på strukturerat gleshet. Omfattande experiment på tre verkliga samarbetsnätverk visar att vår modell effektivt kan lära sig att förutsäga nya länkar med hjälp av flera källor, vilket ger högre förutsägelsenoggrannhet än oövervakade och övervakade modeller med en enda källa.
I Ref har en övervakad utbildningsram utformats på grundval av en mängd olika vägbaserade funktioner som använder flera källor för att lära sig dynamiken i sociala nätverk.
Supervised Link Prediction Using Multiple Sources
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}