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2015 | OriginalPaper | Chapter

Multimodal Learning Based Approaches for Link Prediction in Social Networks

Authors : Feng Liu, Bingquan Liu, Chengjie Sun, Ming Liu, Xiaolong Wang

Published in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Publisher: Springer International Publishing

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The link prediction problem in social networks is to estimate the value of the link that can represent relationship between social members. Researchers have proposed several methods for solving link prediction and a number of features have been used. Most of these models are learned with only considering the features from one kind of data. In this paper, by considering the data from link network structure and user comment, both of which could imply the concept of link value, we propose multimodal learning based approaches to predict the link values. The experiment results done on dataset from typical social networks show that our model could learn the joint representation of these datas properly, and the method MDBN outperforms other state-of-art link prediction methods.

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Metadata
Title
Multimodal Learning Based Approaches for Link Prediction in Social Networks
Authors
Feng Liu
Bingquan Liu
Chengjie Sun
Ming Liu
Xiaolong Wang
Copyright Year
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-25207-0_11

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