Link Prediction in Social Networks Role of Power Law Distribution
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Englisch
54,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
22.01.2016
Verlag
Springer Nature SwitzerlandSeitenzahl
67 (Printausgabe)
Dateigröße
1221 KB
Auflage
1st ed. 2016
Sprache
Englisch
EAN
9783319289229
This work presents link prediction similarity measures for social networks that exploit the degree distribution of the networks. In the context of link prediction in dense networks, the text proposes similarity measures based on Markov inequality degree thresholding (MIDTs), which only consider nodes whose degree is above a threshold for a possible link. Also presented are similarity measures based on cliques (CNC, AAC, RAC), which assign extra weight between nodes sharing a greater number of cliques. Additionally, a locally adaptive (LA) similarity measure is proposed that assigns different weights to common nodes based on the degree distribution of the local neighborhood and the degree distribution of the network. In the context of link prediction in dense networks, the text introduces a novel two-phase framework that adds edges to the sparse graph to forma boost graph.
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