Link Prediction in Social Networks : Role of Power Law Distribution

Sprache: Englisch

Verlag: Palgrave Macmillan, 2016

3319289217 / 9783319289212

Serie: Buch 199 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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nach der Bestellung gedruckt 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.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319289212

Titel
Link Prediction in Social Networks : Role of Power Law Distribution
Autor
Srinivas Virinchi
Verlag
Palgrave Macmillan
Erscheinungsjahr
2016
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319289217
ISBN-13
9783319289212
Artikelgewicht
137 Gramm
Abmessungen
235x155x5 mm
Serie
Buch 199 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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