基于skyline查询的社会网络链接预测

在社会媒体中,用户的状态信息实时地更新,用户之间的链接结构也不断改变,这给网络的链接预测提出了严峻的挑战。传统的链接预测方法针对某一特定情景,在非预定情景中效果往往表现不佳。针对单一网路连接预测算法的不足,提出一种基于skyline查询的社会网络链接预测方法。该算法综合运用多种网络链接预测算法,将其预测值作为被预测链接的属性向量,并将skyline点作为链接预测的结果返回给用户。实验表明,基于skyline查询的链接预测方法其准确性明显高于相关链接预测研究的准确性,可应用于实际的社会媒体链接预测和推荐。