Sammanfattning av denna webbsida: I vissa sociala nätverkstjänster online får medlemmarna märka sina relationer med andra, och sådana relationer kan representeras som länkar till signerade värden (positiva eller negativa). De nätverk som innehåller sådana relationer kallas undertecknade sociala nätverk (SSNs), och vissa verkliga komplexa system kan också modelleras med SSNs. Med tanke på informationen om en SSN:s observerade struktur syftar kopplingsförutsägelsen till att uppskatta värdena för de oobserverade länkarna. Observera att de flesta av de tidigare tillvägagångssätten för länkförutsägelse bygger på medlemmarnas likhet och den övervakade inlärningsmetoden, men forskningsarbete på utredning av de dolda principer som driver beteendet hos sociala medlemmar utförs sällan. I detta dokument föreslås de djupt troende nätverk (DBN)-baserade metoder för länk förutsägelse. Inklusive en oövervakad länk förutsägelse modell, en funktion representation metod och en DBN-baserad länk förutsägelse metod införs. Experimenten görs på dataset från tre SNS (sociala nätverkstjänster) inom olika områden, och resultaten visar att våra metoder kan förutsäga värdena på länkarna med hög prestanda och har en god generaliseringsförmåga över dessa dataset.
Författarna till REF införde en oövervakad länkförutsägelsemetod, en länkprov representationsmetod och den DBN-baserade länkförutsägelsemetoden för undertecknade sociala nätverk.
Deep Belief Network-Based Approaches for Link Prediction in Signed Social Networks
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}