Sammanfattning Vi studerar i vilken utsträckning sociala band mellan människor kan härledas i stora sociala nätverk, särskilt via aktiva användarinteraktioner. I de flesta sociala nätverk online, relationer är brist på betydelse etiketter (t.ex., "kollega" och "intima vänner") av olika skäl. Att förstå bildandet av olika typer av sociala relationer kan ge oss insikter i mikronivådynamiken i det sociala nätverket. I detta arbete definierar vi exakt problemet med att sluta sociala band och föreslår en partiellt laborerad pairwise Factor Graph Model (PLP-FGM) för att lära sig att härleda typen av sociala relationer. Modellen formaliserar problemet med att sluta sociala band till en flexibel halvövervakad ram. Vi testar modellen på tre olika genrer av datamängder och visar dess effektivitet.Vi studerar vidare hur man aktivt lär sig att sluta sociala band 271 utnyttja användarinteraktioner för att förbättra den infererande noggrannheten. Två aktiva inlärningsalgoritmer föreslås för att aktivt välja relationer för att fråga användare för sina etiketter. Experimentella resultat visar att med endast ett fåtal användarkorrigeringar kan noggrannheten i att sluta sociala band förbättras avsevärt. Slutligen, för att skala modellen för att hantera verkliga stora nätverk, har en distribuerad inlärningsalgoritm utvecklats.
De föreslog en delvis märkt parvis faktor graf modell (PLP-FGM) och två aktiva lärande strategier (Influence-Maximization Selection and TroliefMaximization Selection) för att fånga den ömsesidiga påverkan REF.
Actively learning to infer social ties
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}