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2016-07-19
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图书名称:Link Prediction in Social Networks

作者:Virinchi Srinivas, Pabitra Mitra

出版社:Spring

页数:67
出版时间:2016
                           
语言:English

格式:pdf
内容简介:
This work presents link prediction similarity measures for social networks that exploit the degree distribution of the networks. In the context of link prediction in dense networks, the text proposes similarity measures based on Markov inequality degree thresholding (MIDTs), which only consider nodes whose degree is above a threshold for a possible link. Also presented are similarity measures based on cliques (CNC, AAC, RAC), which assign extra weight between nodes sharing a greater number of cliques. Additionally, a locally adaptive (LA) similarity measure is proposed that assigns different weights to common nodes based on the degree distribution of the local neighborhood and the degree distribution of the network. In the context of link prediction in dense networks, the text introduces a novel two-phase framework that adds edges to the sparse graph to forma boost graph.

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2016-7-19 18:21:23
Link Prediction in Social Networks
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2016-7-19 18:44:41
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Link Prediction in Social Networks
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2016-7-19 21:56:53
thank you
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