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符号社会网络中正负关系预测算法研究综述
外文标题：Survey of Sign Prediction Algorithms in Signed Social Networks
文献类型：期刊
作者：蓝梦微^[1]李翠平^[2]王绍卿^[3]赵衎衎^[4]林志侠^[5]邹本友^[6]陈红^[7]
机构：数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京 100872;中国人民大学信息学院 北京100872;数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京 100872;中国人民大学信息学院 北京100872;山东理工大学计算机学院 山东淄博255091

通讯作者：Li, Cuiping
年：2015
期刊名称：计算机研究与发展
卷：52
期：2
页码范围：410-422
增刊：增刊
收录情况：EI(20151400720662)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5367523)
所属部门：信息学院；数据工程与知识工程教育部重点实验室
语言：中文
ISSN：1000-1239
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjyjyfz201502012.aspx
DOI：10.7544/issn.1000-1239.2015.20140210
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浏览次数：191
基金：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目; 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目; 国家自然科学基金项目; 国家社科基金项目
关键词：符号网络;正负预测;在线社会网络;数据挖掘;信息网络
摘要：一些网络中的边根据其潜在涵义可分为正关系和负关系,若用正号和负号来标记网络中的边,则形成一个符号网络.符号网络的应用场景非常丰富,在社会学、信息学、生物学等多个领域广泛存在,逐渐成为当前研究的热点之一.对符号社会网络中链接的正负预测问题进行研究,其成果对社会网络的个性化推荐、网络中异常节点的识别、用户聚类等都具有非常重要的应用价值.主要介绍符号社会网络中正负关系预测问题在国内外的研究现状和最新进展.首先介绍了社会结构平衡理论和地位理论,并将目前主要的预测算法按照设计思路分成两类:基于矩阵的符号预测算法和基于分类的符号预测算法,详细介绍各类算法的基本思路,并从算法效率、准确性和可伸缩性等角度进行详细的对比和分析,总结了符号社会网络预测问题具有的一些特点以及所面临的挑战,同时指出未来可能的发展方向,为相关研究人员提供有价值的参考.
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