%0 Journal Article %A 王锐 %A 吴玲玲 %A 石川 %A 吴斌 %T 基于社团结构的链接预测和属性推断联合解决方法 %D 2016 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.006 %J 电子学报 %P 2062-2067 %V 44 %N 9 %X

链接预测与属性推断是社交网络数据挖掘的两项重要任务.之前的大部分研究工作将链接预测和属性推断视为不同的问题,分别研究解决方法.然而,根据网络结构的同质性理论,社交网络中的链接与属性之间具有内在关联.本文提出了基于社团结构的链接预测和属性推断联合解决方法(LAIC),将社团结构作为链接预测与属性推断的关联因子,利用用户属性和社团结构进行链接预测,利用链接信息得到社团属性进而推断用户属性.LAIC不仅同时解决了链接预测和属性推断问题,而且通过迭代使链接预测和属性推断的准确率可以相互提升.两个真实数据集上的实验证明LAIC方法是有效的.

%U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.006