Närheten mäter kvantifierar närhet eller likhet mellan noder i ett socialt nätverk och utgör grunden för en rad tillämpningar inom samhällsvetenskap, näringsliv, informationsteknik, datanät och cybersäkerhet. Det är utmanande att uppskatta närhetsåtgärder i online sociala nätverk på grund av deras massiva skala (med miljontals användare) och dynamiska natur (med hundratusentals nya noder och miljontals kanter läggs till dagligen). För att ta itu med denna utmaning utvecklar vi två nya metoder för att på ett effektivt och korrekt sätt närma en stor familj av närhetsåtgärder. Vi föreslår också en ny stegvis uppdateringsalgoritm för att möjliggöra nära realtid närhetsberäkning i mycket dynamiska sociala nätverk. Utvärdering baserad på en stor mängd verkliga data som samlats in i fem populära sociala nätverk på nätet visar att våra metoder är korrekta och enkelt kan skalas till nätverk med miljontals noder. För att visa de praktiska värdena av våra tekniker, anser vi en betydande tillämpning av närhetsberäkning: länk förutsägelse, dvs. att förutsäga vilka nya kanter kommer att läggas till inom en snar framtid baserat på tidigare ögonblicksbilder av ett socialt nätverk. Våra resultat visar att (i) effektiviteten av olika närhetsåtgärder för länk förutsägelse varierar avsevärt mellan olika online sociala nätverk och beror kraftigt på den del av kanterna som bidrar av den högsta graden noder, och (ii) kombinera flera närhet åtgärder konsekvent ger den bästa länken förutsägelse noggrannhet.
Länk förutsägelse tillvägagångssätt REF förutsäger förekomsten av länkar baserade på nuvarande vänskap användare'.
Scalable proximity estimation and link prediction in online social networks
{'venue': "IMC '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}