计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (11): 3038-3041.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03038

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主动学习在通信网络推荐系统中的应用

陈可佳,韩京宇,郑正中,张海进   

  1. 南京邮电大学 计算机学院,南京 210003
  • 收稿日期:2012-05-31 修回日期:2012-07-01 发布日期:2012-11-12 出版日期:2012-11-01
  • 通讯作者: 陈可佳
  • 作者简介:陈可佳(1980-),女,江苏淮安人,讲师,CCF会员,主要研究方向:机器学习、数据挖掘;韩京宇(1976-),男,吉林白山人,副教授,主要研究方向:数据管理、知识发现;郑正中(1991-),男,福建福州人,主要研究方向:机器学习、数据挖掘。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年科学基金;教育部归国留学人员启动基金资助项目(BJ210022);南京邮电大学人才引进启动基金资助项目(NY209013)

Application of active learning to recommender system in communication network

CHEN Ke-jia,HAN Jing-yu,ZHENG Zheng-zhong,ZHANG Hai-jin   

  1. School of Computer Technology, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing Jiangsu 210003, China
  • Received:2012-05-31 Revised:2012-07-01 Online:2012-11-12 Published:2012-11-01
  • Contact: CHEN Ke-jia

摘要: 稀疏网络中大量潜在链接的存在对于链接预测问题是一个很大的挑战。在链接预测任务中引入主动学习,挖掘网络中大量未连接节点对中的潜在信息,从未标记样本中挑选出系统最不确定的样本交由用户判别。获得标记后的样本将给系统较高的信息增益。在通信网络数据集Nodobo中的实验结果表明,使用主动学习之后,该方法为通信用户预测潜在联系人的准确率得到显著的提高。

关键词: 链接预测, 主动学习, 推荐系统, 社会网络分析, 链接挖掘

Abstract: The existence of potential links in sparse networks becomes a big challenge for link prediction. The paper introduced active learning into the link prediction task in order to mine the potential information of a large number of unconnected node pairs in networks. The most uncertain ones of the unlabeled examples to the system were selected and then labeled by the users. These examples would give the system a higher information gain. The experimental results in a real communication network dataset Nodobo show that the proposed method using active learning improves the accuracy of predicting potential contacts for communication users.

Key words: link prediction, active learning, recommender system, social network analysis, link mining

中图分类号: