An Improved Artificial Immune System Model for Link Prediction

机译：一种改进的人工免疫系统链路预测模型

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Currently, online social network has derived a series of hot research problems, such as link prediction. Many results in undirected and dynamic network have been achieved. Targeted at on-line microblogs, this paper first build user's dynamic emotional indices and network topological structure features based on time series of user's contents and network topological information. Then, we improve artificial immune system and deploy it to predict the existence and direction of link. Experiments on real-world dataset demonstrate the effectiveness of the proposed framework. Further experiments are conducted to understand the importance of temporal information in link prediction.

机译：当前，在线社交网络已经产生了一系列热点研究问题，例如链接预测。在无方向性和动态网络中已经取得了许多成果。针对在线微博，本文首先根据用户内容和网络拓扑信息的时间序列，建立用户的动态情感指数和网络拓扑结构特征。然后，我们改进人工免疫系统，并部署它以预测链接的存在和方向。在真实数据集上的实验证明了所提出框架的有效性。进行了进一步的实验，以了解时间信息在链路预测中的重要性。

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来源
《Pacific Rim international conference on artificial intelligence》|2018年|1-9|共9页
会议地点
作者
Mengmeng Wang; Jianjun Ge; De Zhang; Feng Zhang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Link prediction; Improved artificial immune system Time series; Emotional indices; Dynamic social network;

机译：链接预测;改进的人工免疫系统时间序列;情绪指数;动态社交网络;

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