应用随机游走的社交网络用户分类方法

摘要：

针对现有在线社交网络用户分类方法不能有效利用用户属性和关系网络信息提高分类性能的问题,设计了一种基于随机游走模型的多标签分类方法MLCMRW.该方法的分类过程包括学习用户初始化类别标签以及通过迭代推理获得用户稳定标签分布两个阶段,并且其可以同时考虑用户属性以及关系网络特征信息进行分类.多个在线社交网络数据集上进行的实验表明,MLCMRW比其它已有的代表性方法有更好的分类性能,并且更适合对现实中的在线社交网络进行用户分类.

关键词：在线社交网络、用户分类、随机游走

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划项目2013AA01A212;国家自然科学基金60970044,61272067,61370178;国家科技支撑计划项目2012BAH27F05;广东省自然基金团队研究项目S2012030006242;广东省科技计划项目2012A080104019,2011B080100031;广东省高校优秀青年创新人才培养计划项目2012LYM_0077

在线出版日期：2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：198-203