基于隐空间映射的带符号网络上的顶点分类

社会网络顶点分类在解决实际问题中有广泛的应用,但绝大多数现有的网络顶点分类算法都集中在无符号的网络,而在边上具有符号的社交网络上的顶点分类算法却很少,且负链接对于符号网络分析的作用大于正链接。研究了符号网络中顶点的分类问题。首先将正、负网络映射到相对应的隐空间,提出基于隐空间的正负链接的数学模型;然后提出优化该模型的迭代算法,通过对隐空间矩阵和映射矩阵的迭代优化,来对网络中的顶点进行分类。由带符号的社会网络数据集的实验结果证明,该算法在数据集Epinions上得到结果的F1值在11以上,在数据集Slashdo上得到结果的F1值在23.8以上,与随机算法相比具有较高的精确度。