Integritetsskyddet har blivit en viktig fråga för sociala nätverk på nätet. I tjänster som Foursquare.com, oavsett om en person gillar en artikel anses privat och därför inte avslöjas; endast den aggregerade statistiken över artiklar (dvs. hur många människor som denna artikel) avslöjas. I detta dokument försöker man svara på en fråga: kan vi förutsäga opinionsbildaren i ett heterogent socialt nätverk utan några märkta uppgifter? Denna fråga kan generaliseras till en koppling förutsägelse med aggregativ statistik problem. Detta papper utformar en ny oövervakad ram för att lösa detta problem, inklusive två huvudkomponenter: 1) en tre-lager faktor graf modell och tre typer av potentiella funktioner; 2) en rankad marginal lärande och slutsatser algoritm. Slutligen utvärderar vi vår metod på fyra olika förutsägelsescenarier med hjälp av fyra datauppsättningar: preferens (Foursquare), repost (Twitter), respons (Plurk) och citering (DBLP). Vi utnyttjar dessutom nio oövervakade modeller för att lösa detta problem som baslinjer. Vår strategi vinner inte bara ut i alla scenarier, men i genomsnitt uppnår 9,90% AUC och 12,59% NDCG förbättring jämfört med de bästa konkurrenterna. Resurserna finns tillgängliga på
Kuo m.fl. REF förutspådde åsiktsinnehavaren i ett heterogent socialt nätverk utan några märkta uppgifter.
Unsupervised link prediction using aggregative statistics on heterogeneous social networks
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}