多个社交网络中的友谊维持与预测
社会与信息网络
2017-03-03 v1 物理与社会
摘要
由于在线社交网络（OSN）的激增，用户发现自己参与了多个 OSN。这些用户在这些 OSN 中维持友谊并与其他用户互动时留下了活动轨迹。在本研究中，我们通过研究在 Twitter 和 Instagram 均拥有账号的用户，分析了用户如何在多个 OSN 中维持友谊。具体而言，我们研究了用户友谊的相似性以及多个 OSN 中友谊分布的均匀性。我们的研究表明，Twitter 和 Instagram 中的大多数用户倾向于在这两个 OSN 中维持不同的友谊，跨 OSN 仅保留一个较小的共同好友圈。基于我们的实证研究，我们进行了链接预测实验，利用邻域特征、邻域友谊维持特征和跨链接特征来预测多个 OSN 中缺失的友谊链接。我们的链接预测实验表明，无监督方法在使用另一个 OSN 数据预测一个 OSN 中的链接时能产生良好的准确率，并且使用以友谊维持和其他度量作为特征的有监督方法可以进一步提高链接预测准确率。
引用
@article{arxiv.1703.00857,
title = {Friendship Maintenance and Prediction in Multiple Social Networks},
author = {Roy Ka-Wei Lee and Ee-Peng Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.00857},
year = {2017}
}
备注
27th ACM Conference on Hypertext and Social Media (HT'16)