Med hundratals miljoner deltagare har sociala medietjänster blivit vanliga. Till skillnad från en traditionell social nätverkstjänst är ett mikrobloggande nätverk som Twitter ett hybridnätverk som kombinerar aspekter av både sociala nätverk och informationsnät. Förstå strukturen av sådana hybridnätverk och förutsäga nya länkar är viktigt för många uppgifter såsom kompis rekommendation, gemenskap upptäckt, och modellering nätverk tillväxt. Vi noterar att problemet med kopplingsförutsägelse i ett hybridnät skiljer sig från tidigare studerade nätverk. Till skillnad från informationsnätverken och de traditionella sociala nätverken online är strukturerna i ett hybridnätverk mer komplicerade och informativa. Vi jämför de mest populära och senaste metoderna och principerna för länkförutsägelser och rekommendationer. Slutligen föreslår vi en ny struktur-baserad personlig länk förutsägelse modell och jämföra dess prediktiva prestanda mot många grundläggande och populära länk förutsägelser metoder på verkliga data från Twitter microbllogging nätverk. Våra experiment på både statiska och dynamiska datauppsättningar visar att våra metoder märkbart överträffar toppmoderna.
Yin m.fl. REF analyserade länkstrukturer i Twitter och föreslog en ny strukturbaserad personlig länkförutsägelsemodell.
Structural link analysis and prediction in microblogs
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}