采用时间度量的半监督链接预测方法

提出了一种采用时间特征的半监督链接预测方法.该方法将链接预测问题视为机器学习中的二类分类问题.针对网络稀疏的问题,方法使用了半监督学习技术,利用网络中大量未连接的节点对辅助已连接节点对进行训练.针对网络中链接动态出现的问题,方法添加了若干时间特征来描述节点对.在现实数据集DBLP和Enron中的实验表明,该方法与未采用时间特征或者未使用半监督技术的链接预测方法相比,均具有更高的预测准确率.     

社会网络分析中的机器学习技术综述

机器学习是智能数据分析的有力工具,可以对社会网络数据进行建模。文中讨论了机器学习技术在社会网络分析(Social Network Analysis,简称SNA)领域中的应用,尤其综述了对象分类、链接预测、群体检测等SNA子任务中的机器学习技术。此外,还分析了在SNA中使用机器学习技术所面临的若干问题和挑战,最后给出了SNA中机器学习技术的研究前景。