Analys av sociala nätverk och gruvdrift blir allt viktigare under de senaste åren, vilket främst beror på tillgången till stora datamängder och framsteg inom datasystem. En klass av sociala nätverk är de med positiva och negativa länkar. I sådana nätverk tyder en positiv länk på vänskap (eller förtroende), medan kopplingar till ett negativt tecken motsvarar fiendskap (eller misstro). Att förutsäga tecken på länkar i dessa nätverk är en viktig fråga och har många tillämpningar, såsom vänskap rekommendation och identifiera skadliga noder i nätverket. I detta manuskript föreslog vi en ny metod för teckenförutsägelse i nätverk med positiva och negativa länkar. Vår algoritm bygger först på att samla nätverket i ett antal kluster och sedan tillämpa en samverkande filtreringsalgoritm. Klustren är sådana att antalet intra-cluster negativa länkar och inter-cluster positiva länkar är minimala, dvs. klustren är socialt balanserade så mycket som möjligt (en signerad graf är socialt balanserad om den kan delas in i kluster med alla positiva länkar inom klustren och alla negativa kopplingar mellan dem). Vi använde sedan likheter mellan kluster (baserat på kopplingarna mellan dem) i en samverkande filtreringsalgoritm. Våra experiment på ett antal verkliga datauppsättningar visade att den föreslagna metoden överträffade tidigare metoder, inklusive de baserade på social balans och statusteorier och en baserad på ett ramverk för maskininlärning (logistisk regression i detta arbete).
En annan oövervakad metod REF, kategoriserar noder i ett antal kluster så att antalet negativa intra-cluster länkar och positiva inter-cluster länkar minimeras och kluster är balanserade.
Cluster-Based Collaborative Filtering for Sign Prediction in Social Networks with Positive and Negative Links
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}