Abstract-Link förutsägelse och rekommendation är ett grundläggande problem i sociala nätverk analys. Den viktigaste utmaningen med länk förutsägelser kommer från det glesa i nätverk på grund av den starka disproportioner av länkar som de har potential att bilda till länkar som gör form. De flesta tidigare arbeten försöker lösa problemet i ett enda nätverk, få forskning fokuserar på att fånga de allmänna principerna för länkbildning över heterogena nätverk. I detta arbete ger vi en formell definition av länkrekommendation över heterogena nätverk. Sedan föreslår vi en rankningsfaktor graf modell (RFG) för att förutsäga länkar i sociala nätverk, vilket effektivt förbättrar den prediktiva prestanda. Motiverade av intuitionen att människor får vänner i olika nätverk med liknande principer, hittar vi flera sociala mönster som är allmänna över heterogena nätverk. Med de allmänna sociala mönstren utvecklar vi en överföringsbaserad RFG-modell som kombinerar dem med nätverksstrukturinformation. Denna modell ger oss insikt i grundläggande principer som driver länkbildning och nätverksutveckling. Slutligen kontrollerar vi den prediktiva prestandan för den presenterade överföringsmodellen på 12 par överföringsfall. Våra experimentella resultat visar att överföringen av allmänna sociala mönster verkligen hjälper förutsägelsen av länkar.
Dong m.fl. REF föreslår en modell för rankningsfaktordiagram för att förutsäga länkar i sociala nätverk, vilket effektivt förbättrar den prediktiva prestandan.
Link Prediction and Recommendation across Heterogeneous Social Networks
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}