模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (8): 698-708    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201608004
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基于完全子图的社交网络用户特征识别方法*
胡开先1,2,梁英1,苏立新1,2,许洪波1,傅川1
1.中国科学院计算技术研究所 网络数据科学与技术重点实验室 北京 100190
2. 中国科学院大学 北京 100049
Method for Social Network User Feature Recognition Based on Clique
HU Kaixian1,2, LIANG Ying1, SU Lixin1,2, XU Hongbo1, FU Chuan1
1.Key Laboratory of Web Data Science and Technology, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049

全文: PDF (596 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 社交网络已经成为人们获取信息、交友的主要媒体,但其自身虚拟性、匿名性等特点在给人们带来便利的同时也使用户身份不易确认.为此,文中提出基于完全子图的社交网络用户身份特征识别方法,根据三度影响力原则,构建推测模型,通过分析社交网络拓扑结构图中构成完全子图的用户属性,推测未知用户的未知身份特征.提出多度包含完全子图身份特征识别方法和多度传递的完全子图身份特征识别方法,利用未知用户的三度互粉社交网络拓扑结构图的邻接矩阵搜索完全子图,通过多数投票器方法进行身份推测,有效改善因社交关系稀疏而导致的用户身份特征识别结果不稳定的问题.实验表明文中方法具有较高的准确率.
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作者相关文章
胡开先
梁英
苏立新
许洪波
傅川
关键词 用户特征识别 三度影响力原则 社交关系 社交网络 完全子图    
Abstract:Social network is a major media for people to get different information and make friends. As the social network keeps developing, it brings convenience to people but meanwhile identifying user identity becomes difficult. To solve this problem, a method for social network user feature recognition based on clique is proposed. According to three degrees of influence rule, the inference model is built, and through the analysis of the clique consisting of user attributes in the social network topology structure, the unknown identity of the current user is inferred. Identity feature recognition methods based on clique are put forward. They are the current user included clique identity recognition method and the multi-degree passing clique identity recognition method. In both methods,the adjacent matrix of social network topology graph of current three-degree friends of user is used to infer the unknown identity of current user via major voting scheme. By the proposed method, the problem of unstable user feature recognition caused by the lack of social relationship is effectively solved. The experimental result shows the good precision of the proposed method.
Key wordsUser Feature Recognition    Three Degrees of Influence Rule    Social Relationship    Social Network    Clique   
收稿日期: 2015-09-28     
基金资助:国家重点基础研究发展规划(973计划)(No.2014CB340406,2013CB329602,2012CB316303)、国家高技术研究发展计划(863计划)项目(No.2015AA015803)、 国家自然科学基金重点项目(No.61232010)、国家自然科学基金面上项目(No.61173064)、 国家科技支撑计划项目(No.2015BAK20B03)资助
作者简介: 胡开先,男,1989年生,硕士,主要研究方向为网络数据科学、大数据.E-mail:kaixian.hu@gmail.com.梁 英(通讯作者),女,1962年生,硕士,高级工程师,主要研究方向为大数据挖掘、大数据处理、中间件、服务计算等.E-mail:liangy@ict.ac.cn.苏立新,男,1992年生,硕士研究生,主要研究方向为数据科学、大数据.E-mail:sulixinict@gmail.com.许洪波,男,1975年生,博士,副研究员,主要研究方向为互联网搜索和大数据挖掘、文本分类、信息过滤等.E-mail:hbxu@ict.ac.cn.傅 川,男,1973年生,硕士,高级工程师,主要研究方向为大数据处理、中间件、服务计算、网络体系结构.E-mail:chuanfu@ict.ac.cn.
引用本文:   
胡开先,梁英,苏立新,许洪波,傅川. 基于完全子图的社交网络用户特征识别方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(8): 698-708. HU Kaixian, LIANG Ying, SU Lixin, XU Hongbo, FU Chuan. Method for Social Network User Feature Recognition Based on Clique. , 2016, 29(8): 698-708.
链接本文:  
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