基于决策分析的社交网络链路预测方法

来源：管理科学学报杂志2017年第1期北京时间：

作者：李永立

单位：李永立,东北大学工商管理学院，沈阳 110169,罗 鹏,哈尔滨工业大学管理学院，哈尔滨 150001,张书瑞,东北大学信息科学与工程学院，沈阳 110169,

摘要：社交网络是社会媒体信息传播的骨架，对其进行链路预测的研究将有助于社会媒体平台上的信息管理和舆论控制． 在既有网络链路预测方法研究的基础上，以决策分析的思想为出发点，提出了引入效用函数分析的社交网络链路预测方法; 针对效用函数中参数的估计问题，进一步提出了允许一定误差度的马尔科夫链蒙特卡洛参数校准方法，并对方法的正确性进行理论上的论证． 在收集到的 5 个腾讯 QQ 群的数据集上，进行了新方法的验证研究，并与既有的链路预测方法在准确性方面进行了比较分析． 研究表明: 本文提出的预测方法考虑了链路形成的微观行为基础，具有较好的预测准确性，并且参数估计算法中“允许误差”的引入有助于模型应用者在模型效率和准确性方面的折衷中做出合理的决策．

关键词：链路预测; 决策分析; 效用函数; 马尔科夫链蒙特卡洛方法; 社交网络; 数据分析

基金资助：国家自然科学基金资助项目( 71501034) ; 中国博士后科学基金项目( 2016M590230) ; 辽宁省财政科研基金项目( 16C024)