社交网络边符号预测：融合节点地位与相似性的新模型

"基于节点地位和相似性的社交网络边符号预测" 本文主要探讨了社交网络中的边符号预测问题，这是网络数据分析的重要组成部分，旨在通过网络拓扑结构挖掘隐藏的关系信息。节点地位和节点相似性是两个关键概念，它们对理解用户间的关系具有重要作用。 节点地位，通常是指一个节点在网络中的影响力或重要性，可以通过排序算法如prestige来评估。prestige算法考虑了节点的中心性，即节点与其他节点的连接情况，从而量化其在社交网络中的地位。高的节点地位往往意味着该节点在网络中的传播能力和影响力更大。 节点相似性则是衡量两个节点之间行为或兴趣的接近程度，这里采用了余弦相似度来度量。余弦相似度通过计算两个节点的特征向量之间的夹角余弦值，来评估它们的相似程度，这在社交网络中常用于识别共同的兴趣或社交偏好。 为了构建符号预测模型，文章提出了一种结合节点地位和相似性的方法，称为LR-SN（逻辑回归-社交网络）。该模型基于逻辑回归学习框架，将节点地位和相似性作为特征输入，以预测边的符号（例如，是否为好友、是否互动频繁等）。通过融合这两个因素，LR-SN模型可以更全面地捕捉到用户间关系的复杂性。 在模型训练过程中，采用了随机梯度上升算法进行优化求解。随机梯度上升是一种常用的机器学习算法，特别适用于大规模数据集和高维参数空间的优化，它通过迭代更新模型参数来最小化损失函数，从而提高预测准确性。 实验结果在三个真实社交网络数据集上验证了LR-SN模型的性能。与现有的基准方法相比，LR-SN在符号预测的准确率上有显著提升，并展现出良好的泛化能力。这表明结合局部信息（节点相似性）和全局信息（节点地位）可以有效地提升预测效果，对于理解和预测社交网络中的用户关系具有实际价值。 关键词：边符号预测、节点地位、节点相似性、逻辑回归、随机梯度上升算法 本文的研究为社交网络分析提供了一个新的视角，即通过综合考虑节点的全局影响力和局部交互特性，可以改进对用户关系的预测，对于社交媒体的数据挖掘和推荐系统设计有重要的指导意义。