Nowadsys, många nya användare håller gå med i online sociala nätverk varje dag och dessa nya användare har oftast mycket få sociala anslutningar och mycket gles hjälpinformation i nätverket. Förutsägelse sociala länkar för nya användare är mycket viktigt. Olika från konventionella länk förutsägelser problem, länk förutsägelse för nya användare är mer utmanande på grund av bristen på information från de nya användarna i nätverket. Under de senaste åren har användarna vanligtvis deltagit i flera sociala nätverk samtidigt för att åtnjuta de specifika tjänster som erbjuds av olika sociala nätverk. De delade användarna av flera nätverk kan fungera som "anchors" anpassade de nätverk de deltar i. I detta dokument föreslår vi en länk förutsägelse metod som kallas SCAN-PS (Supervised Cross Aligned Networks länk förutsägelse med personaliserad provtagning), för att lösa social länk förutsägelse problem för nya användare. SCAN-PS kan använda information som överförs från både befintliga aktiva användare i målnätverket och andra källnätverk via anpassade konton. Dessutom skulle SCAN-PS kunna lösa problemet med kallstart när information om dessa nya användare saknas totalt i målnätverket. Omfattande experiment som utförs på två verklighetsanpassade heterogena sociala nätverk visar att SCAN-PS kan prestera bra i att förutsäga sociala länkar för nya användare.
J. Zhang m.fl. I REF föreslås överföring av användbar information över anpassade nätverk för att hjälpa till att förutsäga sociala länkar för nya användare, och de är de första som studerar sociala länkprognoser över anpassade nätverk.
Predicting Social Links for New Users across Aligned Heterogeneous Social Networks
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}