符号网络的局部标注特征与预测方法

• 作者: 宋玉蓉 苏晓萍
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 符号网络 符号预测 低秩 矩阵分解 标注偏置 结构平衡理论 弱结构平衡理论 地位理论
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 437-444
• 页数: 8页
• 分类号: TP399
• 字数: 7274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201710027

摘要

当复杂网络的边具有正、负属性时称为符号网络.符号为正表示两用户间具有相互信任(朋友)关系,相反,符号为负表示不信任(敌对)关系.符号网络中的一个重要研究任务是给定部分观测的符号网络,预测未知符号.分析发现,具有弱结构平衡特征的符号网络,其邻接矩阵呈现全局低秩性,在该特征下链路符号预测问题可以近似表达为低秩矩阵分解问题.但基本低秩模型中,相邻节点间符号标注的局部行为特征未得到充分利用,论文提出了一种带偏置的低秩矩阵分解模型,将邻居节点的出边和入边符号特征作为偏置信息引入模型,以提高符号预测的精度.利用真实符号网络数据进行的实验证明,所提模型能够获得较其他基准算法好的预测效果且算法效率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玉蓉	南京邮电大学自动化学院	49	372	11.0	18.0
2	苏晓萍	南京工业职业技术学院计算机与软件学院	9	91	4.0	9.0