Effekterna av socialt inflytande och homofily tyder på att både nätverksstruktur och nodattributinformation bör informera uppgifterna för länkförutsägelse och nodattributets slutledning. Nyligen, Yin et al. [28, 29] föreslagna Social-Attribute Network (SAN), ett attribut-augmented socialt nätverk, att integrera nätverksstruktur och nod attribut för att utföra både länk förutsägelse och attribut inference. De fokuserade på att generalisera slumpmässig gång med omstart algoritm till SAN ramverket och visade förbättrad prestanda. I detta dokument utökar vi SAN-ramverket med flera ledande övervakade och oövervakade länkförutsägelsealgoritmer och demonstrerar prestandaförbättringar för varje algoritm på både länkförutsägelse och attributinferens. Dessutom gör vi den nya observationen att attributet inference kan bidra till att informera länkförutsägelse, dvs. länkförutsägelsenoggrannheten förbättras ytterligare genom att först sluta sig till saknade attribut. Vi utvärderar dessa algoritmer och jämför dem med andra befintliga algoritmer med hjälp av en ny, storskalig Google+ dataset, som vi gör allmänt tillgängliga 1.
Gong m.fl. I REF undersöktes också nätstruktur och nodattribut för att förbättra prestandan hos både länkförutsägelser och attributinferensproblem.
Jointly Predicting Links and Inferring Attributes using a Social-Attribute Network (SAN)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}