发现自我网络中的社交圈子

个人的社交网络庞大且杂乱，目前尚无有效方法对其进行自动组织。社交网站允许用户手动将朋友分类到社交圈子中（例如 Google+ 上的“圈子”，以及 Facebook 和 Twitter 上的“列表”），然而这种构建方式费时费力，且每当用户网络扩展时都必须更新。在本文中，我们研究了自动识别用户社交圈子这一新任务。我们将此任务表述为用户自我网络（即其朋友之间的连接网络）上的多成员节点聚类问题。我们开发了一种结合网络结构和用户个人资料信息的圈子检测模型。对于每个圈子，我们学习其成员以及特定于圈子的用户个人资料相似度度量。对节点属于多个圈子进行建模，使我们能够检测重叠以及层级嵌套的圈子。实验表明，我们的模型在来自 Facebook、Google+ 和 Twitter 的多样化数据集上能准确识别圈子，且所有这些数据均拥有手工标注的真实值。