Sociala nätverk ger en mängd data för att studera relationsdynamiken bland människor. De flesta sociala nätverk som Epinions och Facebook tillåter användare att deklarera truster eller vänskap med andra användare. Vissa av dem tillåter också användare att deklarera misstro eller negativa relationer. När både positiva och negativa länkar samexisterar i ett nätverk kan några intressanta samhällsstrukturer studeras. I detta arbete, vi minera Direct Antagonistic Communities (DACs) inom sådana signerade nätverk. Varje DAC består av två undergrupper med positiva relationer mellan medlemmar i varje undergrupp och negativa relationer mellan medlemmar i den andra undergruppen. Att identifiera direkt antagonistiska samhällen är ett viktigt steg för att förstå bildning, upplösning och utveckling av sådana samhällen. Kunskap om antagonistiska samhällen gör det möjligt för oss att bättre förstå och förklara beteenden hos användare i samhällena. Att identifiera DAC från ett stort signerat nätverk är dock en utmaning eftersom olika kombinationer av användaruppsättningar, som är mycket stora till antalet, måste kontrolleras. Vi föreslår en effektiv datautvinningslösning som utnyttjar DAC:s egenskaper och kombinerar identifiering av de starkaste anslutna komponenterna och bi-cliquebrytning. Vi har experimenterat vår strategi för syntetiska, myGamma, och Epinions dataset för att visa upp effektiviteten och nyttan av vårt föreslagna tillvägagångssätt. Vi visar att vi kan bryta DAC på mindre än 15 minuter från ett signerat nätverk av myGamma, som är en mobil social nätverkssajt, bestående av 600 000 medlemmar och 8 miljoner länkar. En undersökning av beteendet hos användare som deltar i DAC visar att antagonism avsevärt påverkar hur människor beter sig och interagerar med varandra.
Lo et al. - Vad är det för fel på dig? REF minan direkt antagonistiska samhällen inom de undertecknade nätverken.
Mining direct antagonistic communities in signed social networks
{'venue': 'Inf. Process. Manag.', 'journal': 'Inf. Process. Manag.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}