用于在线社交网络的链路预测好友推荐算法JAFLink

现在的社交网络不只是人们现实生活社交圈的一个反映,同时也在一定程度上扩展着人们的交际范围,使得用户在社交网上找到更多适合自己的朋友.但是,由于社交网络发展迅速,用户量巨大,对于用户来说,自己从中找到自己的好友是比较困难的,这就需要社交网站向用户提供一个比较好的推荐算法,从而使得网站真正能够改变用户的生活.本文提出的JAFLink(Jaccad-Adamic Adar-Feature)链路加权方法,结合jaccad和Adamic Adar并考虑了社交网络用户属性,构成JAFLink加权方法,用来计算节点对建立链接的可能性.实验表明,JAFLink相比只考虑网络拓扑结构或者用户属性而言更加高效.

基于DotHash模型的链接预测和文档重复数据研究

分析数据集合相似度是数据挖掘任务的核心。例如,删除Web搜索中的重复结果,常用的方法是查看页面的Jaccard指数。在社会网络分析中,另一个常见度量是adam-adar指数,在预测链接问题中被广泛使用。然而,随着要处理的数据量的增加,计算所有数据对之间的精确相似度可能变得难以处理。对于这个任务,目前主流的估计模型有MinHash和Sim Hash,它们一般用于处理大量重复数据,如文档重复数据删除系统等。但是考虑到目前任务的重要性,对更高效的估计模型的需求是显而易见的。文章提出了使用Dot Hash——一种两集合相交大小的无偏差估计量的模型。DotHash可以用来估计Jaccard指数,也可以估计adam-adar指数。实验结果表明,DotHash在链接预测和检测重复文档方面比其他模型更准确。