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基于加权非负矩阵分解的链接预测算法
Link Prediction Model Based on Weighted Nonnegative Matrix Factorization作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)吉林长春130012
出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)
年 卷 期：2016年第44卷第10期
页 面：2391-2397页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(No.61300148) 吉林省科技发展计划(No.20130206051GX) 吉林省科技计划(No.20130522112JH) 吉林大学基本科研业务费科学前沿与交叉项目(No.201103129)
主 题：有向链接预测 非负矩阵分解 特征权重 时间信息 动态社会网络
摘 要：本文针对在线微博,首先,基于带权动态链接预测特征集合,以用户社会关系因子约束目标函数,从用户概要和用户发布内容两个维度利用非负矩阵分解方法预测社会网络中链接的存在性和方向性.然后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验进一步证明了特征权重和时间信息在链接预测问题中的重要性.
