基于效用的在线社交网络链接推荐
社会与信息网络
2016-03-22 v2
摘要
链接推荐通过建议连接当前未相连的用户，是主流在线社交网络提供的一项关键功能。链接推荐的显著例子包括 Facebook 和 LinkedIn 上的“你可能认识的人”以及 Google+ 上的“你可能知道”。在线社交网络的主要利益相关方包括使用网络与其他用户社交的用户（例如 Facebook 用户），以及为自身利益（例如收益）建立并运营网络的运营者（例如 Facebook 公司）。现有链接推荐方法推荐用户可能建立的链接，却忽视了所推荐链接给运营者带来的益处。为弥补这一缺口，我们定义了推荐一条链接的效用，并形式化了一个新的研究问题——基于效用的链接推荐问题。随后，我们提出了一种新颖的基于效用的链接推荐方法，该方法依据链接的价值、成本和连接可能性来推荐链接，这与仅关注连接可能性的现有链接推荐方法形成对比。具体而言，我们的方法使用贝叶斯网络对价值、成本、连接可能性与基于效用的链接推荐决策之间的依赖关系建模，利用该贝叶斯网络预测推荐某链接的概率，并推荐概率最高的链接。利用从美国一家大型在线社交网络获取的数据，我们证明了相比代表性先前研究中的流行链接推荐方法，我们的方法取得了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.1512.06840,
title = {Utility-based Link Recommendation for Online Social Networks},
author = {Zhepeng Li and Xiao Fang and Xue Bai and Olivia Sheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.06840},
year = {2016}
}