論文の概要: Who will accept my request? Predicting response of link initiation in two-way relation networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11172v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 08:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-29 08:37:13.045318
• Title: Who will accept my request? Predicting response of link initiation in two-way relation networks
• Title（参考訳）: 誰が私の要求を受け入れますか。 双方向関係ネットワークにおけるリンク開始の応答予測
• Authors: Amin Javari, Mehrab Norouzitallab, Mahdi Jalili
• Abstract要約: 本稿では、双方向ネットワークにおけるリンク開始フィードバックの予測方法である、ソーシャルネットワーク分析とマイニングにおける重要な問題に対処する。 双方向ネットワークにおける2つの個人間の関係には、招待者が受け入れた場合に確立されたリンクとなる1人の個人からのリンク招待が含まれる。 本稿では,この多層的手法によるリンク開始フィードバック予測問題を解く手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.547803601922528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Popularity of social networks has rapidly increased over the past few years, and daily lives interrupt without their proper functioning. Social networking platform provide multiple interaction types between individuals, such as creating and joining groups, sending and receiving messages, sharing interests and creating friendship relationships. This paper addresses an important problem in social networks analysis and mining that is how to predict link initiation feedback in two-way networks. Relationships between two individuals in a two-way network include a link invitation from one of the individuals, which will be an established link if it is accepted by the invitee. We consider a sport gaming social networking platform and construct a multilayer social network between a number of users. The network formed by the link initiation process is on one of the layers, while the other two layers include a messaging relationships and interactions between the users. We propose a methodology to solve the link initiation feedback prediction problem in this multilayer fashion. The proposed method is based on features extracted from meta-paths, i.e. paths defined between different individuals from multiples layers in multilayer networks. We proposed a cluster-based approach to handle the sparsity issue in the dataset. Experimental results show that the proposed method can provide accurate prediction that outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークの普及はここ数年で急速に増加し、日々の生活は適切に機能しないまま中断している。 ソーシャルネットワーキングプラットフォームは、グループの作成と結合、メッセージの送受信、関心の共有、友情関係の創出など、個人間の複数のインタラクションタイプを提供する。 本稿では、双方向ネットワークにおけるリンク開始フィードバックの予測方法である、ソーシャルネットワーク分析とマイニングにおける重要な問題に対処する。 双方向ネットワークにおける2つの個人間の関係には、1人の個人からのリンク招待が含まれており、招待者が受け入れれば確立されたリンクとなる。 我々は,スポーツゲームソーシャルネットワーキングプラットフォームを検討し,複数のユーザ間で多層的なソーシャルネットワークを構築する。 リンク開始プロセスによって形成されるネットワークは、レイヤの1つ上にあり、他の2つのレイヤには、ユーザ間のメッセージング関係とインタラクションが含まれている。 本稿では,この多層的手法によるリンク開始フィードバック予測問題を解く手法を提案する。 提案手法は,メタパスから抽出した特徴,すなわち特徴に基づく。 多層ネットワークの複数の層から異なる個人の間で定義される経路。 データセットのスパーシリティ問題に対処するためのクラスタベースのアプローチを提案しました。 実験の結果,提案手法は最先端手法よりも正確な予測を行うことができることがわかった。

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