【摘 要】
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作为一种典型的网络大数据,社交信息网络如微博、Tweeter等,不仅包含用户间复杂的网络结构,而且包含大量用户所发表的微博/Tweet信息.现有链路预测算法大多只利用单方面的网
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部甫点实验室（山西大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1435212,61432011,61876103);山西省重点研发计划项目(201603D111014);山西省1331工程项目;山西省青年科技基金项目(201701D221098)~~
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作为一种典型的网络大数据,社交信息网络如微博、Tweeter等,不仅包含用户间复杂的网络结构,而且包含大量用户所发表的微博/Tweet信息.现有链路预测算法大多只利用单方面的网络拓扑信息或非拓扑信息,仍然缺乏有效融合社交信息网络中拓扑与非拓扑信息的链路预测方法.为此,从社交信息网络中用户的主题角度出发,提出一种融合主题相似信息的链路预测方法.首先基于用户文本内容抽取用户的主题表示,并定义用户间的主题相似度;然后基于用户主题相似度,构建了一种用户主题相似稀疏网络;进一步将用户主题相似网络与用户间关注/被关注
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