Abstract-Online sociala nätverkssajter har blivit allt populärare under de senaste åren. Till följd av detta har nya tvärvetenskapliga forskningsinriktningar uppstått där metoder för analys av sociala nätverk tillämpas på nätverk som innehåller hundratals miljoner användare. Tyvärr, länkar mellan individer kan saknas på grund av bristfälliga förvärv processer eller på grund av att de ännu inte återspeglas i nätet (dvs., vänner i realworld inte bilda en virtuell anslutning.) Befintliga länk förutsägelse tekniker saknar skalbarhet som krävs för fullständig tillämpning på ett ständigt växande socialt nätverk som kan lägga till vardagliga användare med tusentals anslutningar. Den primära flaskhalsen i länk förutsägelse tekniker är att extrahera strukturella funktioner som krävs för att klassificera länkar. I detta dokument föreslår vi en uppsättning enkla, enkla att beräkna strukturella funktioner som kan analyseras för att identifiera felande länkar. Vi visar att en maskininlärning klassificerare tränas med hjälp av de föreslagna enkla strukturella funktioner kan framgångsrikt identifiera saknade länkar även när det tillämpas på ett svårt problem att klassificera länkar mellan individer som har minst en gemensam vän. En ny vän mäter att vi utvecklat visas vara en bra prediktor för saknade länkar och ett utvärderingsexperiment utfördes på fem stora sociala nätverk dataset: Facebook, Flickr, YouTube, Academia och TheMarker. Våra metoder kan ge operatörer av sociala nätverkswebbplatser möjlighet att hjälpa användare att hitta kända, offline-kontakter och att upptäcka nya vänner online. De kan också användas för att avslöja dolda länkar i ett socialt nätverk online.
REF använder topologiska egenskaper för att bygga en övervakad klassifer för att identifiera felande länkar (även om de är intresserade av kopplingsförutsägelser, kan deras metod tillämpas på gränsstyrkasklassificeringsinställningen).
Link Prediction in Social Networks Using Computationally Efficient Topological Features
{'venue': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'journal': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}