通过挫折云刻画态度网络图

态度网络图是一种符号图，其中边捕获表达的意见；由边连接的两个顶点可以是赞同的（正）或对抗的（负）。如果一个符号图的每个圈都包含偶数个负边，则称为平衡的。平衡通常由挫折指数或通过寻找网络共识的单一收敛平衡态来刻画。本文中，我们提议将共识的度量从与挫折指数关联的单一平衡态扩展到最近平衡态集合。我们引入挫折云作为所有最近平衡态的集合，并使用图平衡算法以确定性方式找到所有最近平衡态。计算问题通过概率性度量共识来解决，我们引入新的顶点和边度量来量化状态、赞同和影响。我们还引入给定符号图的争议性新全局度量，并展示顶点状态在符号网络中是零和博弈。我们提出一种高效可扩展算法，用于计算多达 80,000 个顶点和五十万条边的社交网络和调查数据中基于挫折云的度量为。我们还展示了所提方法相较于谱聚类的判别特征提供能力，以及自动识别网络中主导顶点和异常决策的能力。