ABSTRACT Även om befintliga arbeten av tecken förutsägelse har rimliga förutsägelser prestanda, de lider av data sparseness problem, särskilt för den negativa länken förutsägelse. De flesta noder i undertecknade sociala nätverk är anslutna till mycket begränsat antal andra noder, som inte kunde ge tillräckligt med kunskap för tecken förutsägelse. Detta papper föreslår därför en ny edge-dual graf bevara tecken förutsägelse modell, som rekonstruerar det undertecknade sociala nätverket genom att omvandla den ursprungliga grafen till kant-dual graf, använder Jaccard koefficient för att mäta nod likhet och tillämpar stöd vektor maskin klassificerare för att förutsäga tecken. Den föreslagna metoden rekonstruerar grafen genom att omvandla kanterna av den ursprungliga grafen till noder av den kant-dual grafen, och skapa kanter för den kant-dual grafen enligt kopplingarna av kanter i den ursprungliga grafen. Det är matematiskt och experimentellt verifierat att sparsamheten i de undertecknade sociala nätverken kan minskas avsevärt med den föreslagna metoden. Med hjälp av de allmänt tillgängliga datamängderna verifieras att den genomsnittliga graden av undertecknade sociala nätverk kan vara 7 till 8 gånger större med den föreslagna metoden och teckenprediktionsnoggrannheten kan förbättras med omkring 10 % jämfört med de befintliga verken. INDEX TERMS Edge-dual graf, data sparseness, tecken förutsägelse, undertecknat socialt nätverk.
Ett annat arbete REF föreslår en ny metod för att ta itu med den negativa länken gleshet utmaning i undertecknade länk förutsägelse problem.
Edge-Dual Graph Preserving Sign Prediction for Signed Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}