Analys av det underliggande sociala nätverket är mycket viktigt för utvecklingen av online-tillämpningar. På grund av att dessa nätverk blir allt större spelar parallella tekniker en viktig roll i många nätverksanalyser. I detta dokument undersöker vi problemet med kopplingsteckens förutsägelse i storskaliga sociala nät på nätet och föreslår ett parallellt tillvägagångssätt, som kallas PLSP, för att lösa problemet. Specifikt, vi först extrahera en uppsättning funktioner som fungerar som en bas för förutsägelse. Experiment på flera verkliga dataset visar att dessa funktioner överträffar de som föreslås av befintliga metoder i prediktiv noggrannhet. Därefter presenterar vi två speed up-strategier, d.v.s. Dataset-division och funktionsval, för att förkorta träningstiden. Experimentella utvärderingar visar att vårt parallella tillvägagångssätt är mycket snabbare än den traditionella icke-parallella metoden och uppnår högre prediktiv noggrannhet än andra metoder samtidigt.
Zhou m.fl. REF presenterade en parallell teknik som kallas PLSP för att förbättra klassifieringshastigheten baserat på sociala psykologiteorier.
A Parallel Approach to Link Sign Prediction in Large-Scale Online Social Networks
{'venue': 'Comput. J.', 'journal': 'Comput. J.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}