Link Prediction in Social Networks : Role of Power Law Distribution
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2016
Serie: Libro 199 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Thiswork presents link prediction similarity measures for social networks that exploitthe degree distribution of the networks. In the context of link prediction indense networks, the text proposes similarity measures based on Markov inequalitydegree thresholding (MIDTs), which only consider nodes whose degree is above a thresholdfor a possible link. Also presented are similarity measures based on cliques(CNC, AAC, RAC), which assign extra weight between nodes sharing a greater numberof cliques. Additionally, a locally adaptive (LA) similarity measure isproposed that assigns different weights to common nodes based on the degreedistribution of the local neighborhood and the degree distribution of thenetwork. In the context of link prediction in dense networks, the textintroduces a novel two-phase framework that adds edges to the sparse graph toforma boost graph.
Codice articolo 9783319289212
- Titolo
- Link Prediction in Social Networks : Role of Power Law Distribution
- Autore
- Pabitra Mitra
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319289217
- ISBN 13
- 9783319289212
- Peso dell'articolo
- 137 grammi
- Dimensioni
- 235x155x5 mm
- Serie
- Libro 199 di 322: SpringerBriefs in Computer Science
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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Informazioni sull’autore
Dr. Virinchi Srinivas is a Graduate Research Assistant inthe Department of Computer Science at the University of Maryland, College Park,MD, USA.
Dr. Pabitra Mitra is an Associate Professor in the Departmentof Computer Science and Engineering at the Indian Institute of Technology,Kharagpur, India.
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