Undertecknade nätverksanalyser har fått allt större uppmärksamhet under de senaste åren. Detta beror delvis på att forskning om signerade nätverksanalyser tyder på att negativa länkar har ett mervärde i analysprocessen. Ett stort hinder i deras effektiva användning är att de flesta sociala medier inte gör det möjligt för användarna att uttryckligen ange dem. Med andra ord finns det en klyfta mellan betydelsen av negativa länkar och deras tillgänglighet i verkliga datamängder. Därför är det naturligt att undersöka om man kan förutsäga negativa länkar automatiskt från de allmänt tillgängliga sociala nätverksdata. I detta dokument undersöker vi det nya problemet med negativa länkförutsägelser med endast positiva länkar och innehållscentrerade interaktioner i sociala medier. Vi gör ett antal viktiga observationer om negativa länkar, och föreslår en principiell ram NeLP, som kan utnyttja positiva länkar och innehållscentrerade interaktioner för att förutsäga negativa länkar. Våra experimentella resultat på verkliga sociala nätverk visar att det föreslagna NeLP-ramverket exakt kan förutsäga negativa kopplingar med positiva länkar och innehållscentrerade interaktioner. Våra detaljerade experiment illustrerar också den relativa betydelsen av olika faktorer för den föreslagna ramens effektivitet.
Till exempel innehåller REF användarinteraktioner för att förutsäga negativa länkar.
Negative Link Prediction in Social Media
{'venue': "WSDM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}