【摘 要】
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链接预测的一个关键问题在于如何合理高效地结合链接属性、节点属性等相关信息以用于预测的目的,针对该问题提出了一种基于节点影响力和兴趣的链接预测算法IPI（Influence Plus
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市数据科学重点实验室（复旦大学）
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链接预测的一个关键问题在于如何合理高效地结合链接属性、节点属性等相关信息以用于预测的目的,针对该问题提出了一种基于节点影响力和兴趣的链接预测算法IPI（Influence Plus Interest）,即通过拓扑结构信息来量化用户的影响力,通过文本信息来模拟用户兴趣.结合两类信息对节点间的联系进行打分,得分高的节点对即代表具有较强的联系.在真实数据集上的实验表明,我们提出的方法具有一定的可行性.
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