基于决策分析的社交网络链路预测方法
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李永立( 1985—) ,男,辽宁沈阳人,副教授,硕士生导师,Email: ylli@ mail. neu. edu. Cn

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国家自然科学基金资助项目( 71501034) ; 中国博士后科学基金项目( 2016M590230) ; 辽宁省财政科研基金项目( 16C024)


Link prediction in social networks based on decision analysis
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    摘要:

    社交网络是社会媒体信息传播的骨架,对其进行链路预测的研究将有助于社会媒体平台上的信息管理和舆论控制. 在既有网络链路预测方法研究的基础上,以决策分析的思想为出发点,提出了引入效用函数分析的社交网络链路预测方法; 针对效用函数中参数的估计问题,进一步提出了允许一定误差度的马尔科夫链蒙特卡洛参数校准方法,并对方法的正确性进行理论上的论证. 在收集到的 5 个腾讯 QQ 群的数据集上,进行了新方法的验证研究,并与既有的链路预测方法在准确性方面进行了比较分析. 研究表明: 本文提出的预测方法考虑了链路形成的微观行为基础,具有较好的预测准确性,并且参数估计算法中“允许误差”的引入有助于模型应用者在模型效率和准确性方面的折衷中做出合理的决策.

    Abstract:

    Social networks constitute the backbone of information transmission in social media platforms, where link prediction will contribute to managing information diffusion and controlling public opinion. Based on the existing studies in the field of link prediction,this paper starts from the theoretical foundation of deci-sion analysis and presents a novel link prediction method by introducing the utility analysis. In order to solve the problem of parameter estimation,this paper further develops a Markov Chain Monte Carlo method with er-ror degrees and demonstrates its correctness. Based on the selected information from five QQ groups,a com-parison between the proposed method and the classic ones is carried out in terms of the prediction accuracy. The results indicate that the proposed method enjoys satisfactory prediction accuracy because the individual be-havior is considered in this method,and particularly the introduced error degrees would benefit the potential model users in making reasonable decisions by weighing the model’s efficiency and accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李永立,罗 鹏,张书瑞.基于决策分析的社交网络链路预测方法[J].管理科学学报,2017,20(1):64~74

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  • 在线发布日期: 2018-04-12
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