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里卡多·朱比雷；皮耶保罗·布鲁蒂

在脸书自我网络中使用匿名个人资料信息进行链接预测的监督分类。 （英语） Zbl 07577561号

J.分类。 39，第2期，302-325（2022）.
摘要：社交网络是非常动态的对象，节点和链接不断添加或删除。因此，一项重要但具有挑战性的任务是链路预测，即预测任意两个节点之间未来关联的可能性。我们使用一种分类方法对从脸书中以自我网络的典型形式检索到的数据进行链接预测。除了更传统的拓扑特征外，我们还考虑节点的属性，即用户公开可用的配置文件信息，以全面评估节点之间的相似性。我们提出了两个新的基于属性的特征，通过与文献中的自然竞争对手进行广泛比较来验证其预测能力。最后，在构建最先进的链路预测程序时，选择了其中一个建议的特征，该程序在85个测试自我网络中平均达到96.59%的AUROC。本文还提供了在脸书中友情推荐的特定背景下对结果进行解释的宝贵见解。

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

链路预测；分类；同源性；监督学习；社交网络；脸谱网
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Giubilei}和\textit{P.Brutti}，J.Classif。39，第2号，302-325（2022；Zbl 07577561）
全文： 内政部

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