主动学习在通信网络推荐系统中的应用
稀疏网络中大量潜在链接的存在对于链接预测问题是一个很大的挑战.在链接预测任务中引入主动学习,挖掘网络中大量未连接节点对中的潜在信息,从未标记样本中挑选出系统最不确定的样本交由用户判别.获得标记后的样本将给系统较高的信息增益.在通信网络数据集Nodobo中的实验结果表明,使用主动学习之后,该方法为通信用户预测潜在联系人的准确率得到显著的提高.
链接预测、主动学习、推荐系统、社会网络分析、链接挖掘
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金青年基金资助项目61100135,61003040;教育部归国留学人员启动基金资助项目BJ210022;南京邮电大学人才引进启动基金资助项目NY209013
2012-12-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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