在线社会网络的级联规模预测方法

摘要

本发明公开了一种在线社会网络的级联规模预测方法，其特征在于：首先级联编码给定的级联图，用于定量表示，使其结构信息保留；其次使用多阶马尔可夫链模拟编码序列；最后，将多阶马尔可夫链的状态用作训练用于级联大小预测的监督级联分类算法的特征。本发明提出了一个多阶马尔可夫模型(SocialPredictor)的级联大小预测在线社交网络。本发明基于SocialPredictor的级联规模预测方案优于基线计划的基础上级联的图形功能，如边缘增长率，度分布，聚类，和直径。SocialPredictor基于级联的大小预测方案始终达到超过90％预测精度在不同的实验场景。