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La classification des nœuds dans un réseau social et ses applications à l'informatique de sécurité ont été largement étudiées dans le passé. Cependant, les travaux précédents ne tiennent généralement pas compte des types de liens (par exemple, si une personne est un ami ou un ami proche) qui relient les membres des réseaux sociaux à des fins de classification. Ici, nous proposons des schémas de classification Bayésienne naïve modifiés pour tirer parti de l'information sur le type de lien dans les tâches de classification. En gros, nous suggérons deux nouvelles méthodes de classification Bayésienne qui étendent un Classificateur Bayésien naïf relationnel traditionnel, à savoir le Classificateur Bayésien relationnel de Type de Lien et le Classificateur Bayésien de Type de Lien Pondéré. Nous montrons ensuite l'efficacité de nos techniques proposées en réalisant des expériences sur des données obtenues à partir de la Internet Movie Database.
Heatherly et al. (Jeu,) ont étudié cette question.