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MALLET-Privacy影响矿业保存在社交媒体网络通过超图

文摘

文摘:在线社交媒体网络(OSNs)为建筑提供一个在线服务社会用户分享利益之间的关系,图片,音频和视频。一个社交网络服务代表每个用户的社会联系,如喜欢、评论、收藏和标记为挖掘社会影响是非常有用的。在社区社会链接显示一定的影响。现有系统遭受分析通用的影响但忽略了更重要的主题层的影响。因为感兴趣的内容本质上是特定主题,底层社会影响是主题敏感。解决这些限制发展小说主题敏感影响矿业(尖)框架在社交网络旨在挖掘特定主题中的影响力节点网络,发现局部有影响力的用户和图片。影响估计的实现是通过使用超图的学习方法顶点代表用户和图片,边代表多类型关系包括visual-textual内容图像之间的关系,和社会用户之间的链接关系和图片。社会影响矿业在真实的应用程序中使用像朋友的建议,推荐照片,专家鉴定和社交搜索。该算法为每个用户提供了隐私框架在Flickr等社交网络。

Janani K, Narmatha年代

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