Vi studerar tillämpningen av spektralkluster, förutsägelse och visualiseringsmetoder på grafer med negativt viktade kanter. Vi visar att flera karakteristiska grafmatriser kan utökas till grafer med positivt och negativt viktade kanter, vilket ger signerade spektralklustermetoder, signerade grafkärnor och nätverksvisualiseringsmetoder som gäller för signerade grafer. I synnerhet granskar vi en signerad variant av grafen Laplacian. Vi härleder våra resultat genom att överväga slumpmässiga promenader, grafkluster, grafritning och elektriska nätverk, som visar att de alla resulterar i samma formalism för att hantera negativt viktade kanter. Vi illustrerar våra metoder med exempel från sociala nätverk med negativa kanter och bipartit betygsgrafer.
De studerade också spektralegenskaperna hos signerade nätverk och använde kärnor som härletts från en signerad variant av grafen Laplacian för länkförutsägelse REF.
Spectral Analysis of Signed Graphs for Clustering, Prediction and Visualization
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}