【摘 要】
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随着移动社交网络（Mobile Social Networks,MSNs）中文件重复传输频次逐渐增大,流量爆炸问题日趋严重。作为支持5G本地服务需求之一的“设备-设备”（Device-to-Device,D2D）技术,可不经过基础设施进行短距离通信,有效实现主干网流量迁移,提升用户体验。如何充分利用网络结构、链接关系等多维度的用户交互属性,是构建有效的D2D线下社交网络关系链接预测模型的关键问题。
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随着移动社交网络（Mobile Social Networks,MSNs）中文件重复传输频次逐渐增大,流量爆炸问题日趋严重。作为支持5G本地服务需求之一的“设备-设备”（Device-to-Device,D2D）技术,可不经过基础设施进行短距离通信,有效实现主干网流量迁移,提升用户体验。如何充分利用网络结构、链接关系等多维度的用户交互属性,是构建有效的D2D线下社交网络关系链接预测模型的关键问题。由于D2D通信的短途特性,线下社交网络中用户的分享行为属于“面对面（Face-to-Face）分享”。与传统的线上社交网络相比,D2D网络呈现出多维度、动态拓扑、链路间断等强时空特性。这导致传统的关系链接预测模型在D2D网络下无法适配。特别地,现有的大部分研究只考虑用户间的单一关系,而忽略了多维信息,导致相应的关系链接预测模型只适配部分数据集。另外,多数工作是基于中小规模的线上数据集进行仿真实验。因此,在线下大规模D2D场景中的应用会受到严重限制且算法性能和可靠性无法准确评估。本文提出基于概率张量评分的ResNel链接预测算法来解决线下社交网络的关系链接预测问题。首先构建D2D线下社交网络图,基于关系三元组提取的方法对网络中多维用户关系进行三阶（Third-Order）张量分解。特别加入用户地理位置信息GPS关系切片,避免潜在信息的损失。利用mini-batches和AdaGrad的随机梯度下降（SGD）法对模型进行训练,通过最小化正则化参数的负对数似然损失函数来训练学习速率,有效提升了模型的泛化能力.本文基于D2D线下内容分享真实数据集Xender,同网络表示学习和知识表示学习领域的经典算法DeepWalk,TransNet,RESCAL,DisMult和ComplEx进行了对比实验。相关性能指标中,平均倒数排序（MRR）和平均命中率分别为基准算法的3-7倍和5.2倍,从而证明了本文提出的ResNel算法的有效性。
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