基于网络拓扑和地理特征融合的朋友关系预测模型.pdf

《基于网络拓扑和地理特征融合的朋友关系预测模型.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第42011卷4年第6月6期计算机科学Vo1．4lNo．6ComputerScienceJune2014基于网络拓扑和地理特征融合的朋友关系预测模型罗惠郭斌於志文王柱封云(西北工业大学计算机学院西安710072)摘要朋友关系预测已成为基于位置的社交网络(LBSN)的主要研究方向之一。提出一种基于网络拓扑特征和地理融合的面向LBSN的朋友关系预测方法。首先，利用信息增益评估不同特征对朋友关系的影响，最终选取3种重要特征：用户社交拓扑、用户签到地点类型和用户签到地点。然后，提出基于这3种特征融合的朋友关系预测方法，分剐采用随机森林、

2、支持向量机和朴素贝叶斯3种分类算法建模实现朋友关系推理。最后通过Foursquare和街旁的实际签到数据验证了特征选取的有效性和朋友关系预测的准确性。关键词基于位置的社交网络，朋友关系预测，信息增益，特征融合中图法分类号TP39文献标识码AFriendshipPredictionBasedOilFusionofNetworkTopologyandGeographicalFeaturesLUOHuiGU0BinYUZhi-wenWANGZhuFENGYun(SchoolofComputerScience，NorthwesternP

3、olytechniealUniversity，Xi’an710072，China)AbstractFriendshippredictionhasbecomeoneofthemajorstudiesoflocationbasedsocialnetwork(LBSN)．Thispa—perproposedanapproachforpredictingfriendship。whichfusesthetopologynetworkandgeographicalfeaturesofLB_SN．Wefirstadoptedtheinform

4、ationgaintomeasurethecontributionofdiferentfeaturestohumanfriendship，andchosethreekeyfeatures：usersocmltopology，thecategoryofthelocationwherepeoplecheckin，andcheckinpoints．Wethenpresentedthefriendshippredictionmethodbasedonthefusionoftheselectedfeatures．Threedifferen

5、tclassifi—cationmodels，includingRandomForests，SupportVectorMachine(SVM)，andNaiveBayes，wereselectedtopredicthumanfriendship．Experimenta1resultsonthetea1collecteddatafromFoursquareandJiePangverifytheefficacyoftheselectedfeaturesandtheaccuracyoffriendshipprediction．Keyw

6、ordsLocation-basedsocialnetwork，Friendshipprediction，Informationgain，Featurefusion特征相似并不表示用户整体上相似。该类方法存在的问题是1引言需要为选取的特征属性设计专门的建模方法或特征转换方法基于位置的社交网络(LBSN)通过时间序列、行为轨迹和以提高模型预测的精度。地理位置的信息标记组合，帮助用户与外部世界建立更加广本文提出一种基于网络拓扑特征融合的面向LBSN的朋泛和密切的联系，增强社交网络与地理位置的关联性。LBSN友关系预测方法，将用户社交

7、拓扑网络视为完全图，网络中节在国外起步较早，国外著名的LBSN服务有Twitter、Four-点为用户，边为用户关系，虚线表示非朋友，实线表示朋友。square等。国内起步较晚，主要有街旁、在哪、大众点评等。针对拓扑网络中的用户边，从用户社交拓扑网络特征和签到基于位置共享的社交网络的流行使得大规模采集用户的历史行为两个角度选取特征属性，以信息增益评估不同特征属性位置成为可能，引起研究者的广泛兴趣，研究主题包括社交拓对用户朋友关系的影响，最终选取3种重要特征：用户社交拓扑分析，、社区挖掘。，、社区结构理解[、社交隐私保护[。j扑、

8、用户签到地点类型和用户签到地点。然后，提出了基于这和社会关系预测_7-“等。对于社会关系预测，目前主流的方3种特征融合的朋友关系预测方法，即从社交拓扑网络中提法是选取用户特征属性计算用户的相似度，将相似度高的用取朋友边和非朋友边，采用分类算法建立模型，分别采用随