کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
448453 693571 2016 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predicting the attributes of social network users using a graph-based machine learning method
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی ویژگی های کاربران شبکه های اجتماعی با استفاده از یک روش یادگیری ماشین مبتنی بر گراف
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل شبکه شبکه، داده کاوی، حریم خصوصی شبکه اجتماعی، یادگیری نیمه نظارتی، استنتاج اطلاعات
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی

Attribute information from social network users can be used as a basis for grouping users, sharing content, and recommending friends. However, in practice, not all users provide their attributes. In this paper, we try to use information from both the graph structure of the social network and the known attributes of users to predict the unknown attributes of users. Considering the topological structure of a social network and the characteristics of users’ data, we select a graph-based semi-supervised learning algorithm to predict users’ attributes. We design different strategies for computing the relational weights between users. The experimental results on real-world data from Renren demonstrate that the semi-supervised learning method is more suitable for predicting users’ attributes compared with the supervised learning models, and our strategies for computing the relational weights between users are effective. We also analyze the effect of different social relations on predicting users’ attributes.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Communications - Volume 73, Part A, 1 January 2016, Pages 3–11
نویسندگان
, , , , ,