文献类型：期刊文章

作　　者：赵姝[1,2] 刘晓曼[1,2] 段震[1,2] 张燕平[1,2] 唐杰[2,3]

机构地区：[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230601 [2]安徽大学信息保障技术协同创新中心,合肥230601 [3]清华大学计算机科学与技术系,北京100084

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2015AA124102);国家社会科学重大基金(13&ZD190);国家自然科学基金(61402006;61175046);安徽省高等学校省级自然科学研究基金(KJ2013A016);安徽省自然科学基金(1508085MF113);教育部留学回国人员科研启动基金(第49批);安徽大学高层次人才需求计划项目资助~~

年　　份：2017

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：535-555

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172303726662)、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着在线社交应用和媒体的迅速扩散,在线社交网络(Online Social Network,OSN)已将我们的日常生活与网络信息空间连接起来.这些连接产生了大量的数据,不仅包括传播信息,还包括用户行为.社交关系挖掘的研究是社交网络挖掘中的一个重要领域,为我们对网络的形成机理、用户的交互模式和动态机制的理解提供了一个机会.社交关系(Social Ties)是社交网络中人与人连接和交互的纽带,也是社交网络中信息传播的基础.从计算学的观点来看,社交关系挖掘的研究包括社交关系的形成机理、社交关系的语义化以及基于社交关系人与人之间的交互.该文综述性地分析了这3个方面的研究现状,具体来说,在社交关系形成机理方面介绍关系链接预测,在基于社交关系的交互方面介绍关系交互预测,在社交关系语义化方面介绍关系类型预测.首先给出社交网络分析问题的形式化描述和相关概念、常用数据,然后分别介绍关系链接预测、关系类型预测和关系交互预测3个方面的方法、理论和模型,并给出重要的应用实例及其效果.最后,该文给出了未来工作的展望.

关 键 词：社交关系 关系链接预测  关系类型预测  关系交互预测  在线社交网络  

分 类 号：TP391]