【摘 要】
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社交网络中的链路预测算法往往仅使用用户节点度的信息,然而社交网络是真实社会关系的影射,个人用户本身存在许多隐私信息,并且这些隐私信息对链路预测有很大影响。本文在研
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社交网络中的链路预测算法往往仅使用用户节点度的信息,然而社交网络是真实社会关系的影射,个人用户本身存在许多隐私信息,并且这些隐私信息对链路预测有很大影响。本文在研究有向社交网络中的链路预测算法的基础上,提出一种综合考虑节点度的信息以及用户节点的隐私信息的链路预测方法 ,提高了预测的准确度。
Link prediction algorithms in social networks tend to use only user node information. However, social networks are the reflection of real social relationships. Individual users themselves have many private information, and these private information have a great influence on link prediction. Based on the research of the link prediction algorithm in social networks, this paper proposes a link prediction method that considers the node degree information and the privacy information of user nodes synthetically, and improves the prediction accuracy.
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