Vi betraktar problemet med länkförutsägelse i signerade nätverk. Sådana nätverk uppstår på webben på olika sätt när användare implicit eller explicit kan märka sin relation med andra användare som positiva eller negativa. De undertecknade länkarna återspeglar därmed användarnas sociala attityder gentemot varandra när det gäller vänskap eller förtroende. Vårt första bidrag är att visa hur någon kvantitativ mätning av social obalans i ett nätverk kan användas för att härleda en länk förutsägelse algoritm. Vårt ramverk gör att vi kan omtolka några befintliga algoritmer samt härleda nya. För det andra utökar vi metoden [6], genom att presentera en övervakad maskininlärning baserad länk förutsägelse metod som använder funktioner som härrör från längre cykler i nätverket. Den övervakade metoden överträffar alla tidigare metoder på 3 nätverk som hämtats från källor som Epinions, Slashdot och Wikipedia. Det övervakade tillvägagångssättet skalas lätt till dessa nätverk, varav den största har 132k noder och 841k kanter. De flesta verkliga nätverk har en överväldigande stor andel positiva kanter och det är därför lätt att få en hög total noggrannhet till priset av en hög falsk positiv hastighet. Vi ser att vår övervakade metod inte bara uppnår god noggrannhet för teckenförutsägelse utan också är särskilt effektiv när det gäller att sänka den falska positiva hastigheten.
I arbetet med REF används ytterligare funktioner som kommer från längre cykler i ett signerat nätverk för att förbättra prediktionsnoggrannheten.
Exploiting longer cycles for link prediction in signed networks
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}