张长伦 赵意北京建筑大学



社交网络中基于用户隐私信息的链路预测

张长伦 赵意
北京建筑大学

摘要：社交网络中的链路预测算法往往仅使用用户节点度的信息，然而社交网络是真实社会关系的影射，个人用户本身存在许多隐私信息，并且这些隐私信息对链路预测有很大影响。本文在研究有向社交网络中的链路预测算法的基础上，提出一种综合考虑节点度的信息以及用户节点的隐私信息的链路预测方法,提高了预测的准确度。

1　引言

社交网络是指个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，关注的是人们之间的互动和联系[1]。社交网络的建立方便了用户之间的思想交流和信息共享。知名的社交网站如国外的Facebook、Twitter等，国内的新浪微博、腾讯微博等。这些社交网络不仅可以为人们的休闲和娱乐提供平台，而且还可以增强人们之间的相互沟通与理解。

在社交网络中，每个用户节点相当于一个信息频道，可以自由发布自身信息，也可根据自身兴趣关注一些感兴趣的相关人物，建立起自己的社会关系。但是由于社交网络往往拥有数以亿计的用户节点，当用户在建立自己的社会关系时，会面临着数据过载问题，因此帮助用户在大量的人群节点中发现其感兴趣的人群是非常重要的，而社交网络中的链路预测就是一个有效的工具。社交网络中的链路预测就是根据社交网络及其网络用户发布的信息，预测目标用户感兴趣的潜在相关用户，然后将预测的相关用户推荐给目标用户。……