Sociala nät online som erbjuder olika tjänster har blivit allestädes närvarande i vårt dagliga liv. Under tiden är användare numera oftast involverade i flera sociala nät på nätet samtidigt för att njuta av specifika tjänster som tillhandahålls av olika nätverk. Formellt sett betecknas sociala nätverk som delar vissa vanliga användare som delvis anpassade nätverk. I detta dokument vill vi förutsäga bildandet av sociala länkar i flera delvis anpassade sociala nätverk samtidigt, vilket formellt definieras som flernätslänkens (formations) förutsägelseproblem. I flera delvis anpassade sociala nätverk kan användarna i stor utsträckning korreleras med varandra genom olika anslutningar. För att kategorisera dessa olika anslutningar bland användarna föreslås i detta dokument 7 "intra-network social meta ways" och 4 kategorier av "sociala meta banor mellan nätverk". Dessa "sociala metavägar" kan täcka en mängd olika anslutningsinformation i nätverket, varav en del kan vara till hjälp för att lösa problemet med flernätslänkprognoser, men en del kan inte vara det. För att använda användbar anslutningsinformation, en delmängd av de mest informativa "social meta banor" plockas, vars process formellt definieras som "social meta way selection" i detta dokument. I detta dokument föreslås ett allmänt ramverk för beräkning av länkbildning, Mli (Multi-network Link Identifier), för att lösa flernätslänkens (formations) förutsägelseproblem. Byggt med heterogena topologiska funktioner som extraheras baserat på de utvalda "sociala metavägarna" i flera delvis anpassade sociala nätverk, kan Mli bidra till att förfina och disambiguera förutsägelsen resultat ömsesidigt i alla anpassade nätverk. Omfattande experiment som genomförts i verkliga världen delvis i linje heterogena nätverk, Foursquare och Twitter, visar att Mli kan lösa multi-network link förutsägelse problemet mycket bra.
MLI REF är en multi-nätverkslänk förutsägelse ram genom att extrahera användbara funktioner från flera meta vägar.
Meta-path based multi-network collective link prediction
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}