RankMerging: Apprentissage supervisé de classements pour la prédiction de liens dans les grands réseaux sociaux

By

Lionel Tabourier, Anne-Sophie Libert et Renaud Lambiotte

EGC 2015, 15ème conférence internationale sur l'extraction et la gestion des connaissances

Abstract

Trouver les liens manquants dans un grand réseau social est une tâche difficile, car ces réseaux sont peu denses, et les liens peuvent correspondre à des environnements structurels variés. Dans cet article, nous décrivons RankMerging, une méthode d’apprentissage supervisé simple pour combiner l’information obtenue par différentes méthodes de classement. Afin d’illustrer son intérêt, nous l’appliquons à un réseau d’utilisateurs de téléphones portables, pour montrer comment un opérateur peut détecter des liens entre les clients de ses concurrents. Nous montrons que RankMerging surpasse les méthodes à disposition pour prédire un nombre variable de liens dans un grand graphe épars.

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