Nätverksinbäddning är att lära sig lågdimensionella vektor representationer för noder av ett givet socialt nätverk, underlätta många uppgifter i sociala nätverk analys såsom länk förutsägelse. De allra flesta befintliga inbäddningsalgoritmer är utformade för icke-signerade sociala nätverk eller sociala nätverk med endast positiva länkar. Nätverk i sociala medier kan dock ha både positiva och negativa länkar, och det finns inte mycket arbete för undertecknade sociala nätverk. Av de senaste rönen från signerade nätverksanalyser framgår det tydligt att negativa länkar har tydliga egenskaper och mervärde utöver positiva länkar, vilket medför både utmaningar och möjligheter för signerade nätverksinbäddningar. I detta dokument föreslår vi en ram för fördjupat lärande, SiNE, för undertecknande av nätverk. Ramverket optimerar en objektiv funktion som styrs av sociala teorier som ger en grundläggande förståelse av signerade sociala nätverk. Experimentella resultat av två verkliga datauppsättningar av sociala medier visar hur effektivt det föreslagna ramverket är.
SiNE REF föreslås för signerade nätverksinbäddningar, som tar hänsyn till både positiva och negativa kanter i ett nätverk.
Signed Network Embedding in Social Media
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}