社交媒体中的负链接预测
社会与信息网络
2014-12-09 v1 物理与社会
摘要
近年来，符号网络分析引起了越来越多的关注。部分原因是对符号网络分析的研究表明，负链接在分析过程中具有附加价值。有效利用它们的一个主要障碍是，大多数社交媒体网站不允许用户显式地指定它们。换言之，负链接的重要性与它们在真实数据集中的可用性之间存在差距。因此，探索是否可以从通常可用的社交网络数据中自动预测负链接是很自然的。在本文中，我们研究了社交媒体中仅利用正链接和以内容为中心的交互来预测负链接这一新问题。我们对负链接做出了若干重要观察，并提出了一个有原则的框架 NeLP，该框架可以利用正链接和以内容为中心的交互来预测负链接。我们在真实世界社交网络上的实验结果表明，所提出的 NeLP 框架可以利用正链接和以内容为中心的交互准确地预测负链接。我们详细的实验还说明了各种因素对所提出框架有效性的相对重要性。
引用
@article{arxiv.1412.2723,
title = {Negative Link Prediction in Social Media},
author = {Jiliang Tang and Shiyu Chang and Charu Aggarwal and Huan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.2723},
year = {2014}
}