Tidigare arbete med att analysera sociala nätverk har främst fokuserat på binära vänskapsrelationer. Men i sociala nätverk online kan den låga kostnaden för länkbildning leda till nätverk med heterogena relationer styrkor (t.ex. bekantskaper och bästa vänner blandas). I detta fall ger binära vänskap indikator bara en grov representation av relationsinformation. I detta arbete utvecklar vi en oövervakad modell för att uppskatta relationsstyrka från interaktionsaktivitet (t.ex. kommunikation, taggning) och användarlikhet. Mer specifikt formulerar vi en länk-baserad latent variabel modell, tillsammans med en koordinat stigning optimering förfarande för inferens. Vi utvärderar vår strategi för verkliga data från Facebook och LinkedIn, vilket visar att de uppskattade länkvikterna resulterar i högre autokorrelering och leder till förbättrad klassificeringsnoggrannhet.
Dessutom Xiang et al. föreslår en modell baserad på oövervakad inlärningsalgoritm för att uppskatta relationsstyrka från interaktionsaktiviteter som taggning, kommunikation och interferens REF.
Modeling relationship strength in online social networks
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}