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融入节点平衡性指数的有向符号网络链路符号预测
1
作者
李树鹏
董继远
刘娟
《计算机工程》
北大核心
2025年第6期360-374,共15页
有向符号网络链路符号预测问题是网络科学领域核心问题之一,在现实生活中的许多实际问题都可以建模为有向符号网络链路符号预测问题。结构平衡理论作为有向符号网络链路符号预测算法的主要理论支撑,具有深远的研究意义。事实上,现实世...
有向符号网络链路符号预测问题是网络科学领域核心问题之一,在现实生活中的许多实际问题都可以建模为有向符号网络链路符号预测问题。结构平衡理论作为有向符号网络链路符号预测算法的主要理论支撑,具有深远的研究意义。事实上,现实世界的网络构成十分复杂,并非完全符合结构平衡理论,不同类型的网络有其独有特点。基于此,分析影响链路符号的各项基本机理,对反映链路符号形成的网络特征进行研究,从每个节点出发,定义节点平衡性指数,并在Chiang的预测方法基础上融入节点平衡性指数相关特征,增大特征信息量,实现有向符号网络链路符号预测,且在此过程中不提升计算复杂度。将所有网络特征分为三类,通过逻辑回归模型对三类网络特征的不同组合进行训练和测试,在真实网络数据集上的实验结果表明,节点平衡性指数相关特征的加入能大幅提升模型的预测精度,且模型具有较好的泛化能力。最后根据逻辑回归模型对所有涉及的网络特征进行训练和测试,通过提出算法与目前较为先进的链路符号预测算法做实验对比,验证其有效性。
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关键词
有向
符号
网络
节点平衡性指数
链路符号预测
有监督学习
逻辑回归
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职称材料
基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法
被引量：
2
2
作者
郁湧
钱天宇
+2 位作者
高悦
艾合买提尼牙孜
刘金卓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期780-788,共9页
提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH,通过反转符号网络中的正负关系生成负图,来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征,并通过节点局部嵌入、网...
提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH,通过反转符号网络中的正负关系生成负图,来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征,并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息,得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。
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关键词
高阶互信息
链路符号预测
网络表示学习
符号
网络
结构平衡理论
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职称材料
题名
融入节点平衡性指数的有向符号网络链路符号预测
1
作者
李树鹏
董继远
刘娟
机构
贵州财经大学大数据统计学院
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第6期360-374,共15页
基金
贵州省教育厅自然科学研究项目-高等学校青年科技人才成长项目(黔教技[2024]78号)
国家自然科学基金(12261016)。
文摘
有向符号网络链路符号预测问题是网络科学领域核心问题之一,在现实生活中的许多实际问题都可以建模为有向符号网络链路符号预测问题。结构平衡理论作为有向符号网络链路符号预测算法的主要理论支撑,具有深远的研究意义。事实上,现实世界的网络构成十分复杂,并非完全符合结构平衡理论,不同类型的网络有其独有特点。基于此,分析影响链路符号的各项基本机理,对反映链路符号形成的网络特征进行研究,从每个节点出发,定义节点平衡性指数,并在Chiang的预测方法基础上融入节点平衡性指数相关特征,增大特征信息量,实现有向符号网络链路符号预测,且在此过程中不提升计算复杂度。将所有网络特征分为三类,通过逻辑回归模型对三类网络特征的不同组合进行训练和测试,在真实网络数据集上的实验结果表明,节点平衡性指数相关特征的加入能大幅提升模型的预测精度,且模型具有较好的泛化能力。最后根据逻辑回归模型对所有涉及的网络特征进行训练和测试,通过提出算法与目前较为先进的链路符号预测算法做实验对比,验证其有效性。
关键词
有向
符号
网络
节点平衡性指数
链路符号预测
有监督学习
逻辑回归
Keywords
signed directed networks
node’s balanced index
sign prediction of links
supervised learning
logistic regression
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法
被引量：
2
2
作者
郁湧
钱天宇
高悦
艾合买提尼牙孜
刘金卓
机构
云南大学软件学院
云南大学云南省软件工程重点实验室
云南大学跨境网络空间安全教育部工程研究中心
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期780-788,共9页
基金
国家自然科学基金(61976181)
云南省科技厅面上项目(202001BB050063)
云南省软件工程重点实验室开放项目(2020SE315)。
文摘
提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH,通过反转符号网络中的正负关系生成负图,来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征,并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息,得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。
关键词
高阶互信息
链路符号预测
网络表示学习
符号
网络
结构平衡理论
Keywords
high-order mutual information
link sign prediction
network representation learning
signed networks
structural balance theory
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融入节点平衡性指数的有向符号网络链路符号预测
李树鹏
董继远
刘娟
《计算机工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法
郁湧
钱天宇
高悦
艾合买提尼牙孜
刘金卓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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