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异构符号网络中正负社交关系的分类预测研究 被引量：4
1
作者 伍杰华 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2016年第1期81-86,共6页
符号社会网络正负关系分类是社会网络分析与挖掘领域的重要研究分支,在朋友关系预测,广告推荐和社团发现等方向具有重要的理论和应用价值。但是现有的分类模型所提取的特征均基于单一的节点属性和同质的链接结构,且依赖于同构网络,具有... 符号社会网络正负关系分类是社会网络分析与挖掘领域的重要研究分支,在朋友关系预测,广告推荐和社团发现等方向具有重要的理论和应用价值。但是现有的分类模型所提取的特征均基于单一的节点属性和同质的链接结构,且依赖于同构网络,具有较大的局限性。针对以上问题,提出了一种新颖的基于异构网络特征的关系分类模型,特征提取主要通过引入隐朴素贝叶斯模型度量相邻异构关系的影响和结合社会化平衡理论形成的三角关系构建基于链接获得,并采用SVM等三类经典的有监督模型进行分类,验证特征的有效性。对2个大规模符号社会网络的实验表明,本文提出的模型在Precision,Recall,F1-Measure等指标均有较优的分类效果,同时也为异构社会网络关系的特征发现提供一种新的思路。 展开更多
关键词 符号社会网络 异构网络 关系分类 链接预测 特征提取
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基于符号网络的两阶段融合社区发现算法 被引量：1
2
作者 胡心专 郭景峰 +1 位作者 赵月 梁浩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第5期915-920,共6页
目前针对符号网络社区发现研究越来越受到重视,CRA(Clustering Re-clustering Algorithm)算法代表比较流行的一种思路,即将社区划分过程分为两个阶段:第一步先删除负边,对剩余网络用传统社区发现算法进行社区划分;第二步再用符号网络特... 目前针对符号网络社区发现研究越来越受到重视,CRA(Clustering Re-clustering Algorithm)算法代表比较流行的一种思路,即将社区划分过程分为两个阶段:第一步先删除负边,对剩余网络用传统社区发现算法进行社区划分;第二步再用符号网络特定社区质量评价函数调整分区.此类算法由于没有充分考虑负边信息而导致了划分不正确的问题.本文通过引入网络正密度,提出一种两阶段融合算法TFCRA(Two-stage Fusion Clustering Re-clustering Algorithm),在社区划分过程中,不再删除负边,通过网络正密度和社区正密度的比较调整带负边的顶点的归属.实验证明,TFCRA能解决CRA算法存在的对某些网络无法划分和从不同顶点出发可能导致划分出错的问题. 展开更多
关键词 社区发现 符号社会网络 社区正密度 聚类
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符号网络中融合聚集系数与符号影响力的链路预测算法
3
作者 刘苗苗 扈庆翠 +1 位作者 郭景峰 陈晶 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期46-56,共11页
为快速、准确地实现符号社会网络中的链接预测与符号预测双重目标,提出一种融合共同邻居节点的聚集系数与连边符号影响力的链路预测算法.基于结构平衡理论,有效利用节点的度、聚集系数、路径上的中间传输节点、连边符号及其影响力等信息... 为快速、准确地实现符号社会网络中的链接预测与符号预测双重目标,提出一种融合共同邻居节点的聚集系数与连边符号影响力的链路预测算法.基于结构平衡理论,有效利用节点的度、聚集系数、路径上的中间传输节点、连边符号及其影响力等信息,分别定义了两节点基于一阶共同邻居和二阶共同邻居的相似性,最终得到两节点的总相似性得分,用其绝对值度量两节点建立链接的可能性,通过其符号获得链接的符号预测结果,从而实现符号网络中的链路预测.在6个有代表性的符号网络数据集上进行了实验,以AUC、调整的Precision’、Accuracy等为评价指标,对比了多个符号网络链接预测算法,并进行了可调步长参数的敏感性分析.实验结果表明,所提算法在符号网络链接预测与符号预测两方面均达到了较好的性能,无论是稀疏网络还是负链接预测,准确性均高于其他算法. 展开更多
关键词 符号社会网络 链接预测 符号预测 聚集系数 结构平衡理论 相似性
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参照零模型的符号社会网络嵌入性分析
4
作者 李纪 许小可 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第5期169-177,共9页
符号社会网络是一种既有正边又有负边的特殊网络,现有研究在分析其嵌入性特征时,往往忽略了负边信息的重要性。为了综合考虑正边和负边信息对符号社会网络嵌入性的影响,提出将现有嵌入水平检测统计量分为正嵌入和负嵌入两类。基于统计... 符号社会网络是一种既有正边又有负边的特殊网络,现有研究在分析其嵌入性特征时,往往忽略了负边信息的重要性。为了综合考虑正边和负边信息对符号社会网络嵌入性的影响,提出将现有嵌入水平检测统计量分为正嵌入和负嵌入两类。基于统计检验方法,通过与2种经典零模型和新提出的3种更精准零模型进行对比,发现符号社会网络中正嵌入水平越强,节点对之间的正边比例越高;负嵌入水平越强,节点对之间的正边比例越低。同时,发现正边拓扑结构、负边拓扑结构、连边符号特征等,对符号社会网络的正负嵌入性特征的影响具有明显差异,揭示出负边对符号网络结构特征不可忽视的影响。研究结果有助于理解符号社会网络的演化机制,也可在符号预测、链路预测等方面发挥重要作用。 展开更多
关键词 符号社会网络 零模型 嵌入性 结构特征
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