استفاده از مدل های طبقه بندی برای بهینه سازی پیش بینی لینک در شبکه های اجتماعی خودمحور

 سیستم های پیشنهاد دهنده اجتماعی، نسل جدیدی از این سیستم ها می باشند که از شبکه اجتماعی به عنوان بستر مدل سازی کاربر استفاده می کنند تا با استفاده از حجم غنی داده های تعاملی، برخی از چالش ها را مرتفع نمایند. شبکه های آنلاین اجتماعی، دوستان جدید را به کاربران ثبت شده بر مبنای خصوصیات گراف محلی پیشنهاد می دهند. هدف اصلی مسئله پیش بینی لینک در شبکه های اجتماعی، پیشنهاد لیستی از کاربران به یک کاربر خاص می باشد که احتمالا در آینده با آنها ارتباط برقرار خواهد کرد. در این تحقیق یک روش پیش بینی لینک بر اساس خصوصیات مدل های طبقه بندی ارائه شده است. در اینجا مسئله پیش بینی لینک به یک مسئله طبقه بندی با دو کلاس مثبت و منفی تبدیل شده، جائیکه کلاس مثبت نشان دهنده ارتباط و کلاس منفی نشان دهنده عدم ارتباط دو کاربر است. سه طبقه بند کلاسیک DT، NN و NB برای کار طبقه بندی استفاده شده است. برای ایجاد مجموعه داده از ویژگی های اعتبار، خوش بینی، تعداد همسایه های مشترک، تعداد مسیر با طول های متفاوت، تعداد توئییت های مشترک، تعداد مسیرهای خود محور داخلی و خارجی بهره گرفته می شود. اگر چه شبکه های خودمحور همپوشانی زیادی در حلقه ها ندارند، اما آزمایش ها نشان می دهد که در نظر گرفتن اطلاعات مسیرهای خودمحور به طور قابل توجهی عملکرد پیش بینی را بهبود می بخشد. طبقه بندی DT بهترین عملکرد را با دقت متوسط ۹۹.۸۵% به ثبت رسانیده است.

کلیدواژه ها:

شبکه های اجتماعی خودمحور ، معیار شباهت ، طبقه بندی داده ها ، استخراج ویژگی