På senare år har de sociala nätverken ökat i popularitet. En viktig aspekt i forskningen om sociala nätverk är att identifiera viktig information som saknas och som inte uttryckligen finns representerad i nätverket, eller som inte är synlig för alla. Hittills har denna forskning oftast fokuserat på att hitta de kopplingar som saknas mellan noder, en utmaning som vanligtvis kallas länken förutsägelse problem. I denna artikel introduceras problemet med identifiering av nod som saknas, där saknade medlemmar i den sociala nätverksstrukturen måste identifieras. I detta problem antas tecken på saknade noder finnas. Med tanke på dessa indikationer och ett partiellt nätverk måste vi bedöma vilka indikationer som kommer från samma saknade nod och fastställa hela nätverksstrukturen. För att lösa detta problem presenterar vi den saknade nodidentifieringen genom spektralklustringsalgoritm (MISC), ett tillvägagångssätt baserat på en spektral klusteralgoritm, kombinerat med nodernas parvisa affinitetsåtgärder som antogs från länkförutsägelseforskning. Vi utvärderar resultatet av vår strategi i olika probleminställningar och scenarier, med hjälp av verkliga data från Facebook. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt har goda resultat och kan vara effektivt när det gäller att lösa problemet med identifiering av nod som saknas. Dessutom presenterar denna artikel också R-MISC, som använder en sparsam matris representation, effektiva algoritmer för att beräkna nodernas parvisa affinitet, och en egenutvecklad dimension reduktion teknik för att möjliggöra skalning MISC algoritm till stora nätverk av mer än 100.000 noder. Slutligen tar vi hänsyn till probleminställningar där vissa av indikationerna är okända. Två algoritmer föreslås för detta problem: spekulativ MISC, baserat på MISC, och saknas länk avslutning, baserat på klassisk länk förutsägelse litteratur. Vi visar att spekulativ MISC överträffar den felande länken.
MISC utvecklades för att ta itu med problemet med saknade nodidentifiering när informationen om anslutningar mellan saknade noder och observerbara noder antas vara tillgänglig REF.
Predicting and Identifying Missing Node Information in Social Networks
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}