吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (3): 626-632.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200798
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摘要:
为了提高跨社交网络局部时序链路预测的精度和平稳性,提出了基于Hadoop的跨社交网络局部时序链路预测算法。该算法选取了6种跨社交网络节点相似性指标,采用Hadoop的核心组件MapReduce设计了一种并行运算模型,分割处理跨社交网络内的海量并行数据,降低了运算复杂度。运用基于MapReduce并行运算模型的局部时序链路预测算法和所选取的节点相似性指标,获得网络内点对间的预测分数值,实现了跨社交网络局部时序链路预测。实验结果表明,本文算法的预测精度较高,且能够保持平稳的预测状态,具有较好的综合预测性能。
中图分类号:
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