Lokala sociala nätverk (LBSN) är en typ av sociala nät på nätet som erbjuder geografiska tjänster och har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. LBSNs har vanligtvis komplexa strukturer med heterogena noder och länkar. Många rekommendationstjänster i LBSNs (t.ex. kompis- och platsrekommendation) kan användas som länkförutsägelseproblem (t.ex. social länk- och platslänkförutsägelse). Traditionella länk förutsägelser forskningar på LBSNs främst fokusera på att förutsäga antingen sociala länkar eller lokaliseringslänkar, förutsatt att förutsägelsen uppgifter olika typer av länkar att vara oberoende. I många verkliga LBSN är dock prognosuppgifterna för sociala länkar och lokaliseringslänkar starkt korrelerade och ömsesidigt inflytelserika. En annan viktig utmaning i länkförutsägelsen om LBSNs är problemet med datas gleshet (dvs. problemet med "nya nätverk") som kan uppstå när LBSNs förgrenar sig i nya geografiska områden eller samhällsgrupper. Faktiskt, nuförtiden, många användare är involverade i flera nätverk samtidigt och användare som bara gå med i en LBSN kan ha använt andra LBSNs under en lång tid. I detta dokument studerar vi problemet med att förutsäga flera typer av länkar samtidigt för ett nytt LBSN över delvis anpassade LBSNs och föreslår en ny metod TRAIL (stransfer heterogen lInks över LBSNs). TRAIL kan samla information om platser från online-tjänster och ta fram heterogena funktioner för både sociala länkar och lokaliseringslänkar. TRAIL kan förutsäga flera typer av länkar samtidigt. Dessutom kan Trail överföra information från andra samordnade nät till det nya nätet för att lösa problemet med bristande information. Omfattande experiment utförda på två realtidsanpassade LBSNs visar att TRAIL kan uppnå mycket bra prestanda och avsevärt överträffa baslinjemetoderna.
Zhang m.fl. Ref är den första att studera kollektiva länk förutsägelser över "delvis anpassade lokaliseringsbaserade sociala nätverk".
Transferring heterogeneous links across location-based social networks
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}