[发明专利]对齐异构社交网络中基于元路径的链路预测方法

摘要

本发明公开了一种对齐异构社交网络中基于元路径的链路预测方法，主要解决对齐异构社交网络中的链路预测问题（主要包括好友关系预测和位置预测），涉及到对齐异构社交网络、特征选择、链路预测等相关技术。该方法主要包括六个步骤（a）对齐异构社交网络建模；（b）元路径的自动化提取；（c）定义基于元路径的特征值计算方法；（d）按时间戳划分数据集；（e）提出一种两阶段逐步向前贪心特征选择算法进行特征选择；（f）基于特征选择的结果训练决策树分类器进行链路预测。基于此，本发明对Foursquare和Twitter组成的对齐异构社交网络进行链路预测，对社交网络中的实体推荐、精准营销及犯罪团伙发现等具有实际应用价值。

主权项

一种对齐异构社交网络中基于元路径的链路预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对齐异构社交网络建模：对Foursquare和Twitter组成的对齐异构社交网络进行网络建模，并抽象出网络模式；2)元路径的自动化提取：利用深度优先遍历的思想，分别为下述三类链路类型自动化提取元路径集合：21)Foursquare中以用户类型节点为起始节点、位置类型节点为终止节点，提取的元路径集合记作Ψ；22)Foursquare中以用户类型节点为起始节点、用户类型节点为终止节点，提取的元路径集合记作Ω；23)Twitter中以用户类型节点为起始节点、用户类型节点为终止节点，提取的元路径集合记作Γ；所提取的元路径需满足条件：网络内元路径的长度不超过3，网络间元路径的长度不超过5，某个元路径内不能存在连续两条位置‑位置边；3)定义基于元路径的特征值计算方法；4)按时间戳划分数据集；5)提出一种两阶段逐步向前贪心选择算法进行特征选择；6)基于特征选择的结果训练C4.5决策树分类器进行链路预测。