基于半监督学习的社交网络用户属性预测

？研究如何利用社交关系推测用户的隐藏属性(私隐信息)，采用基于图的半监督学习方法推测用户属性。为了提高预测的准确率，提出利用属性聚集度评价属性推测的难易程度，并依用户节点标记的不同，设计不同的权重公式计算用户之间的关系强度。以“人人网”数据作为实验数据，对用户的兴趣与毕业学校进行预测，验证了方法的有效性。