基于排序学习的社会网络链接预测算法研究

链接预测是大规模社会网络分析挖掘的重要研究内容之一,具有非常重要的应用前景.社会网络种类繁多,不同的网络链接类型往往需要不同的链接预测方法 .为了满足用户的个性化需求并提高链接预测的性能,该文提出了一种基于排序学习的社会网络链接预测算法.该算法以传统的链接预测方法为基础,通过排序学习方法对不同的排序结果进行学习,从而得到具有最大准确性的综合排序列表.在综合排序列表的构建中,在每个排序列表中设置一个滑动窗口,通过对滑动窗口的维护每次迭代选出一个全局最优值,从而使得最终的排序列表是最优的.实验表明,该文提出的算法与相关的链接预测算法相比较具有更高的预测性能,能找出一个预测最准确的排序结果 .