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第 3 章 基于特征优化的社交网络人格预测 ................................ 16
3.1 问题描述 ............................. 16
3.2 人格预测模型的特征优化设计方案 .................................... 17
第 4 章 融入不对称交互与人格链接偏好的链接预测模型 ................................ 45
4.1 问题描述 ............................... 45
4.2 用户属性相似度计算 ................. 46
4.3 网络结构连接紧密度计算 ............................. 47
第 5 章 总结与展望 .................................. 61
5.1 总结 ................................... 61
5.2 展望 ............................... 62
第4章 融入不对称交互与人格链接偏好的链接预测模型
4.1 问题描述
在现实生活中，有很多属于复杂网络的应用场景，比如用户—项目网站、蛋白质网络等，但往往会因为各种各种各样的原因无法观测完整的网络，或是网络一直处于不断演化的过程，所以无法获取完整的网络数据。而连接预测就是根据现有的数据，推测网络中未知的或可能出现的链接的过程，如图 4.1 所示，左边图中的实线代表已知的链接，右边的虚线是经过计算后预测出的链接。
本文所研究的链接预测主要是在社交网络的背景下，社交网络在近几年发展迅速，而社交网络中的关系复杂多样，网络结构中又蕴涵着丰富的信息，挖掘社交网络中用户的关系，准确有效地预测网络中未知的或未来可能出现的社交关系，对社交网络的发展意义重大。首先，社交网络链接预测可以更准确地为网络中的用户推荐他可能感兴趣的用户，使建立更多的社交关系，进而使网络结构更加稳固，信息传播更加密切；其次，链接预测是社交网络提升网络服务的一个重要方法，准确的朋友推荐功能有助于提升用户对社交网站的满意度；另外，链接预测也为社交网络演化机制提供了思路和评价标准；最后，社交网络中总会有新的节点加入或旧的节点退出，是一个动态的网络，而链接预测可以用于对链接稳定性的评价。
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第5章 总结与展望
5.1 总结
互联网的快速发展带动了社交网络的迅速崛起，社交平台和社交网络对人们日常生活的影响日渐凸显，不仅改变了个体之间联系交流、信息传播、经验分享等日常活动的形式，也带动了一系列新领域的发展，比如在社交服务平台中的个性化推荐，用户对于包括朋友推荐和商品推荐等功能的精准率要求越来越高。链接预测的最主要的应用就是朋友推荐，也属于个性化推荐的重要内容，如何提高精确率一直是链接预测研究领域追逐的目标，而目前的相关研究只是考虑片面的因素，预测模型的精确度还有可以提高的空间。所以，本文提出一种融入不对称交互和人格链接偏好的社交网络链接预测模型，能够在一定程度上提高社交网络链接预测的准确度，具有一定的理论与现实价值。
本文主要研究工作主要包括以下几个方面：
（1）通过一个基于微博平台可测量人格的小应用收集微博用户的人格数据和 id 号，再编写爬虫获取爬取种子节点及扩展节点的微博社交数据。然后利用这些数据训练出一个适合微博平台和中文语境的人格预测模型，其中优化改进了特征集的设计方案，结合了过滤式和嵌入的特征选择方法。
（2）将训练出的人格预测模型应用在扩展节点上，预测出所有扩展节点的人格，并对人格数据做了分析后发现，人格的五个维度具有相关性，且人格在社交网络用户关注关系间的分布存在差异性，本文将其定义为链接偏好。
（3）建立新的综合链接预测模型，同时考虑了用户属性相似度，网络结构连接紧密度（包括基于节点的紧密度和基于路径的紧密度），不对称交互强度，基于人格特质的链接偏好匹配度等四个维度，同时提出了对基于节点度量的改进。最后设计了对比实验验证模型的有效性，实验证本文对节点度量的改进、提出的不对称交互计算、人格链接偏好的计算都能在一定程度上提高链接预测的准确率。
参考文献（略）
