Nätbaserade sociala nätverk kan ofta representeras som heterogena informationsnätverk som innehåller riklig information om: vem, var, när och vad. Numera är människor vanligtvis involverade i flera sociala nätverk samtidigt. De flera konton av samma användare i olika nätverk är mestadels isolerade från varandra utan någon koppling mellan dem. Att upptäcka korrespondensen mellan dessa konton över flera sociala nätverk är en avgörande förutsättning för många intressanta tillämpningar mellan nätverk, såsom länkrekommendation och samhällsanalys med hjälp av information från flera nätverk. I detta dokument studerar vi problemet med förankringslänk förutsägelser över flera heterogena sociala nätverk, dvs. att upptäcka korrespondensen mellan olika konton för samma användare. Till skillnad från de flesta tidigare arbeten med kopplingsprognoser och nätanpassning utgår vi från att ankarlänkarna är en-till-en-relationer (dvs. inga två kanter delar ett gemensamt mål) mellan konton i två sociala nätverk, och ett litet antal ankarlänkar är kända i förväg. Vi föreslår att man tar fram heterogena funktioner från flera heterogena nätverk för att förutsäga ankarlänken, inklusive användarens sociala, rumsliga, tidsmässiga och textrelaterade information. Sedan formulerar vi inference problem för ankarlänkar som en stabil matchning problem mellan de två uppsättningar av användarkonton i två olika nätverk. En effektiv lösning, Mna (Multi-Network Anchoring), är härledd till infer ankare länkar w.r.t. Den en-till-en-restriktionen. Omfattande experiment på två verkliga heterogena sociala nätverk visar att vår Mna-modell konsekvent överträffar andra allmänt använda baslinjer på förankringslänk förutsägelser.
Kong Ref formulerade inferensproblemet för ankarlänkar till ett stabilt matchningsproblem mellan de två uppsättningarna konton i två olika nätverk, som hävdade att deras metoder effektivt kan förutsäga kopplingarna mellan konton.
Inferring anchor links across multiple heterogeneous social networks
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}