Vi analyserar hur användarrelationerna på Slashdot-teknologins nyhetssajt ser ut. Data samlades in från Slashdot Zoo-funktionen där användare av webbplatsen kan tagga andra användare som vänner och fiender, vilket ger positiva och negativa stöd. Vi anpassar tekniker för analys av sociala nätverk till problemet med negativa kantvikter. I synnerhet överväger vi signerade varianter av globala nätverksegenskaper såsom klustringskoefficienten, nodnivåegenskaper såsom centralitet och popularitetsmått, och länknivåegenskaper såsom avstånd och likhetsmått. Vi utvärderar dessa åtgärder på uppgiften att identifiera impopulära användare, samt på uppgiften att förutsäga tecken på länkar och visa att nätverket uppvisar multiplikativ transitivitet som tillåter algebraiska metoder baserade på matris multiplikation att användas. Vi jämför våra metoder med traditionella metoder som endast lämpar sig för positivt viktade kanter.
När det gäller den övervakade kategorin, Kunegis m.fl. REF använder olika signerade spektral likhet åtgärder för att förutsäga tecknet på länken i Slashdot.
The Slashdot Zoo: Mining a Social Network with Negative Edges
{'venue': 'Proc. WWW 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}